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18 Data Specialist Jobs
Stand 11.11.2026: 18 offene Stellen für Data Specialist.
Profile MSc or PhD in computer science, mathematics, or related field. +4 years of proven industry experience in working with medical data or in data engineering (or appropriate…
€ 3.954
Wir bieten flache Hierarchien, eine Unternehmenskultur per „du“ und leben das Start-Up-Feeling innerhalb unserer Konzernstrukturen im dynamischen Umfeld der Medienbranche. Wir…
Tätigkeiten des Prof. Services Programmierung von kundenspezifischen Tools Deine Qualifikationen Abgeschlossenes Studium mit IT-Bezug und/oder mehrjährige Erfahrung in…
Aufgaben stellt, auf neue Technologien setzt und auch die digitale Welt versteht. DEINE AUFGABEN Konzeption und Umsetzung von Projekten im BI-Umfeld Koordination zwischen IT,…
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Aufgabengebiet bei uns zu geben! 5 Entscheidung Beim gegenseitigen Kennenlernen konnten wir herausfinden, ob wir zueinander passen. Das ist die Basis für unsere abschließende Entscheidung, die wir Ihnen zeitnah mitteilen …
HandelYour Tasks Update and maintain definition and scripts for Data Quality Checks. Update and maintain DQ reports in Tableau/Databricks. Monitor and analyze results of the Data Quality Checks. Support communication to variou …
Banken, Finanz, VersicherungYour Tasks Communicates with Product owner for Group Transaction Classification project and other relevant stakeholders in regards to guidelines, policies and best practices Analysis the data and prepares reports to high …
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Was Data Specialists in technischen Betrieben tatsächlich tun
Zwischen Sensordaten aus der Fertigung und dem Dashboard, auf das die Werksleitung morgens schaut, liegt eine Menge unsichtbarer Arbeit. Genau dort sitzen Sie als Data Specialist. Sie holen Rohdaten aus Maschinensteuerungen, ERP-Systemen und Messprotokollen zusammen, räumen sie auf, bringen sie in Form – und sorgen dafür, dass am Ende jemand darauf vertrauen kann. Klingt unspektakulär? Ist es an manchen Tagen auch. An anderen entscheidet Ihre Pipeline darüber, ob eine Anlage rechtzeitig gewartet wird oder ausfällt.
Die Aufgaben reichen weiter, als der Titel vermuten lässt. Datenmodelle entwerfen, ETL-Strecken bauen und überwachen, Qualitätsregeln definieren, mit Fachabteilungen klären, was eine Kennzahl überhaupt bedeuten soll. Viel Abstimmung. Viel Detailarbeit an Stellen, die niemand sieht, solange sie funktionieren.
Der Weg hinein ist selten geradlinig. Manche kommen über ein Studium der Informatik, Statistik oder eines technischen Fachs, andere über eine Ausbildung und Jahre in der Anlagenprogrammierung, aus denen irgendwann die Frage wurde: Warum liegen diese Zahlen eigentlich so verstreut herum? Wer sauber SQL beherrscht, mit Python umgehen kann und ein Gespür für Datenstrukturen mitbringt, hat gute Karten – Zertifikate zu Cloud-Plattformen oder gängigen Data-Warehouse-Tools schaden ebenfalls nicht.
Wohin sich die Sache entwickelt
Nach oben stehen mehrere Türen offen. Richtung Data Engineering, wenn Sie tiefer in Architektur und Infrastruktur wollen. Richtung Analytics oder Data Science, wenn Sie näher an der Auswertung bleiben möchten. Oder in die fachliche Führung, wo Sie Standards für ganze Datenlandschaften setzen. Wichtig ist weniger der eine perfekte Titel als die Bereitschaft, sich in neue Systeme einzuarbeiten – die wechseln hier ohnehin regelmäßig.
Und die Arbeitgeber? Breit gestreut. Industrieunternehmen mit vernetzter Produktion, Energieversorger, Anlagen- und Maschinenbauer, Ingenieurdienstleister, dazu spezialisierte IT-Häuser, die Datenprojekte für die Technikbranche umsetzen. Gerade in Österreich sitzen viele davon in mittelständischen Betrieben, wo Sie nah an den realen Prozessen arbeiten statt an abstrakten Datensätzen. Ein Umstand, den viele erst zu schätzen lernen, wenn sie ihn haben.
Data Specialist in Zahlen
Was Data Specialists in technischen Betrieben tatsächlich tun
Zwischen Sensordaten aus der Fertigung und dem Dashboard, auf das die Werksleitung morgens schaut, liegt eine Menge unsichtbarer Arbeit. Genau dort sitzen Sie als Data Specialist. Sie holen Rohdaten aus Maschinensteuerungen, ERP-Systemen und Messprotokollen zusammen, räumen sie auf, bringen sie in Form – und sorgen dafür, dass am Ende jemand darauf vertrauen kann. Klingt unspektakulär? Ist es an manchen Tagen auch. An anderen entscheidet Ihre Pipeline darüber, ob eine Anlage rechtzeitig gewartet wird oder ausfällt.
Die Aufgaben reichen weiter, als der Titel vermuten lässt. Datenmodelle entwerfen, ETL-Strecken bauen und überwachen, Qualitätsregeln definieren, mit Fachabteilungen klären, was eine Kennzahl überhaupt bedeuten soll. Viel Abstimmung. Viel Detailarbeit an Stellen, die niemand sieht, solange sie funktionieren.
Der Weg hinein ist selten geradlinig. Manche kommen über ein Studium der Informatik, Statistik oder eines technischen Fachs, andere über eine Ausbildung und Jahre in der Anlagenprogrammierung, aus denen irgendwann die Frage wurde: Warum liegen diese Zahlen eigentlich so verstreut herum? Wer sauber SQL beherrscht, mit Python umgehen kann und ein Gespür für Datenstrukturen mitbringt, hat gute Karten – Zertifikate zu Cloud-Plattformen oder gängigen Data-Warehouse-Tools schaden ebenfalls nicht.
Wohin sich die Sache entwickelt
Nach oben stehen mehrere Türen offen. Richtung Data Engineering, wenn Sie tiefer in Architektur und Infrastruktur wollen. Richtung Analytics oder Data Science, wenn Sie näher an der Auswertung bleiben möchten. Oder in die fachliche Führung, wo Sie Standards für ganze Datenlandschaften setzen. Wichtig ist weniger der eine perfekte Titel als die Bereitschaft, sich in neue Systeme einzuarbeiten – die wechseln hier ohnehin regelmäßig.
Und die Arbeitgeber? Breit gestreut. Industrieunternehmen mit vernetzter Produktion, Energieversorger, Anlagen- und Maschinenbauer, Ingenieurdienstleister, dazu spezialisierte IT-Häuser, die Datenprojekte für die Technikbranche umsetzen. Gerade in Österreich sitzen viele davon in mittelständischen Betrieben, wo Sie nah an den realen Prozessen arbeiten statt an abstrakten Datensätzen. Ein Umstand, den viele erst zu schätzen lernen, wenn sie ihn haben.