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134 Datenanalyse Jobs
Stand 13.11.2026: 134 offene Stellen für Datenanalyse. Ausgeschriebenes Mindestgehalt bei 11 aktuellen Stellen: 2.243 bis 5.000 Euro brutto im Monat, Median 3.500 Euro.
Aufgaben Du baust den neuen, wachsenden Data-Science-Aufgabenbereich bei CONTAINEX - einer unserer größten Tochtergesellschaften - auf und setzt innovative, datengetriebene…
Zu Ihren Aufgaben zählen auch wissenschaftliche Vortrags- und Publikationstätigkeiten, in bzw. auf nationalen und internationalen Journalen und Konferenzen. Als Ingenious Partner…
Aufgaben an nationalen und internationalen Projekten durchführt, leisten Sie gemeinsam mit Ihren Kolleg:innen einen wichtigen Beitrag, um den Ressourcenverbrauch unserer…
Data Analyst für Risikomanagement Reporting, Datenanalyse, Berichte und Dashboards bei CALPANA in Linz.
Aufgaben individuell an Deinen Kenntnisstand angepasst. Wie du etwas bewirken kannst Erstellung und Dokumentation von EMV-Auslegungsstudien für HVDC- und FACTS-Projekte…
Aufgabengebiet eine einzigartige Unternehmenskultur geprägt von Kollegialität und Teamspirit ein Entgelt im ersten Lehrjahr von € 1093,49,- brutto pro Monat. dein eigenes Motorrad…
€ 1.093NeunkirchenVollzeit
Konstruktion & EntwicklungInbetriebnahme, Wartung & ReparaturHerstellung & VerarbeitungFahrzeugtechnikQualitätssicherung
Aufgaben in Projekten bei unseren Kunden, Austausch mit erfahrenen Kolleg:innen innerhalb des Deloitte-Netzwerks, sowie durch Deloitte finanzierte Weiterbildungen…
Hochschulpraktikum im Bereich HR Digitalisierung mit Fokus auf Dashboards, Reports, Datenanalyse und Automatisierung von HR-Prozessen.
Praktikum im IT-Projektmanagement und in der Softwareentwicklung mit Fokus auf Datenmigration, Datenvalidierung, Automatisierung und Testing.
Wir bieten ein Gehalt von mindestens 3.800,- € Brutto auf Basis Vollzeit bei Erfüllung aller Anforderungen. Je nach konkreter Qualifikation und Erfahrung ist eine Bereitschaft zur…
Aufgabengebiet bei uns zu geben! 5 Entscheidung Beim gegenseitigen Kennenlernen konnten wir herausfinden, ob wir zueinander passen. Das ist die Basis für unsere abschließende…
Profil Erfahrung: 3-4 Jahre im SEA-Umfeld, idealerweise in einer Agentur Fachwissen: Sicherer Umgang mit Google Ads; gutes Gesamtverständnis für Digital Marketing Transparenz &…
Aufgaben • Forschung zur Diversität, Struktur, Funktion und Aktivität von Bodenmikrobiomen sowie zu deren Bedeutung für biogeochemische Prozesse, Bodengesundheit und…
Tätigkeiten an innovativen Entwicklungsprojekten zu erweitern ein freundliches und kollegiales Arbeitsumfeld Deine Benefits Individuelle Entwicklungs- u. Aufstiegsmöglichkeiten…
Wir bieten flache Hierarchien, eine Unternehmenskultur per „du“ und leben das Start-Up-Feeling innerhalb unserer Konzernstrukturen im dynamischen Umfeld der Medienbranche. Wir…
Anforderungen, beispielsweise mittels Fine-Tuning. Du bringst KI-Anwendungen vom Prototypen in den produktiven Betrieb und verantwortest dabei Deployment, Monitoring, Wartung und…
Aufgaben Aus Rohdaten entwickelst Du aussagekräftige Analysen, bereitest diese zielgruppengerecht auf und lieferst fundierte Entscheidungsgrundlagen für Marketing, Sales und…
€ 4.000Wiener NeudorfVollzeitDatenbanken & Data WarehouseMathematik & StatistikBusiness IntelligenceWir möchten die Welt bewegen Führungskraft: Markus Wenecsek I Recruiterin: Barbara Golser Die [Arbeitgeber] Holding zählt zu den führenden Mobilitätsdienstleistern Europas. In der [Arbeitgeber] Konstruktionen dreht sich …
Internet, IT, TelekomQualifikation und Berufserfahrung. Bewerben Sie sich gleich online, wir freuen uns auf Sie! Ihre Kontaktperson: Stefan Totter T 05-90909-3120 Ich freue mich über Ihre elektronische Bewerbung. WIFI. Wissen Ist Für Immer. …
Öffentlicher Dienst, VerbändeAufgabengebiet innerhalb der Abteilung Finanzen, welches die Koordinierung und Bearbeitung komplexer Anfragen im Zusammenhang mit der Einführung und Weiterentwicklung von SAP (Module FI/CO/PSM) im Land NÖ beinhaltet. Ihr …
Öffentlicher Dienst, Verbände91 weitere Stellen warten auf dich
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Was Datenanalyst:innen in der Technik wirklich tun
Zahlen erzählen selten von sich aus, worum es geht. Genau da setzen Sie an. In der Datenanalyse an der Schnittstelle zu Technik und Engineering übersetzen Sie Messreihen, Sensordaten und Prozessprotokolle in Aussagen, mit denen eine Konstruktionsabteilung, ein Qualitätsteam oder die Instandhaltung tatsächlich arbeiten kann. Fehlerraten aufspüren, bevor sie teuer werden. Durchlaufzeiten hinterfragen. Manchmal schlicht klären, warum eine Maschine an drei Dienstagen im Monat streikt und sonst nie.
Der Alltag ist konkreter, als der Begriff vermuten lässt. Rohdaten aufbereiten, die selten sauber ankommen. Modelle bauen, prüfen, wieder verwerfen. Und immer wieder mit Menschen sprechen, die den Prozess auf dem Werksboden kennen, ihn aber nicht in einer Tabelle sehen. Wollen Sie eine Anomalie verstehen, hilft Ihnen SQL wenig, wenn Sie die Maschine dahinter nie gesehen haben.
Der Einstieg gelingt über verschiedene Wege. Viele kommen aus einem MINT-Studium — Statistik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder auch direkt aus Maschinenbau und Mechatronik, mit später erworbenem Datenhandwerk. Ein HTL-Abschluss plus Weiterbildung öffnet ebenfalls Türen. Gefragt sind Python oder R, ein solides Verständnis von Datenbanken, Erfahrung mit Visualisierung, und, das wird oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es auch ohne Fachjargon sitzt.
Wo landen Sie damit? Industriebetriebe quer durch Österreich suchen solche Profile — Automobilzulieferer in der Steiermark, Anlagenbauer in Oberösterreich, Halbleiter- und Sensorfirmen in Kärnten. Dazu Energieversorger, Forschungseinrichtungen und Ingenieurdienstleister, die Analytik für ihre Kunden aufsetzen. Wer lieber breit als tief arbeitet, findet in kleineren Technologiefirmen oft mehr Abwechslung; die großen Werke bieten dafür spezialisierte Rollen und Datenmengen, die anderswo gar nicht anfallen.
Karrieretechnisch bleibt viel offen. Vom generalistischen Analyseprofil führt der Weg in Richtung Data Engineering, in die Modellentwicklung, ins Data-Science-Umfeld oder in fachliche Verantwortung für ein ganzes Themengebiet. Und weil kaum ein technischer Bereich ohne belastbare Zahlen auskommt, ist Ihr Wissen selten an eine einzige Branche gekettet.
Datenanalyse in Zahlen
Was Datenanalyst:innen in der Technik wirklich tun
Zahlen erzählen selten von sich aus, worum es geht. Genau da setzen Sie an. In der Datenanalyse an der Schnittstelle zu Technik und Engineering übersetzen Sie Messreihen, Sensordaten und Prozessprotokolle in Aussagen, mit denen eine Konstruktionsabteilung, ein Qualitätsteam oder die Instandhaltung tatsächlich arbeiten kann. Fehlerraten aufspüren, bevor sie teuer werden. Durchlaufzeiten hinterfragen. Manchmal schlicht klären, warum eine Maschine an drei Dienstagen im Monat streikt und sonst nie.
Der Alltag ist konkreter, als der Begriff vermuten lässt. Rohdaten aufbereiten, die selten sauber ankommen. Modelle bauen, prüfen, wieder verwerfen. Und immer wieder mit Menschen sprechen, die den Prozess auf dem Werksboden kennen, ihn aber nicht in einer Tabelle sehen. Wollen Sie eine Anomalie verstehen, hilft Ihnen SQL wenig, wenn Sie die Maschine dahinter nie gesehen haben.
Der Einstieg gelingt über verschiedene Wege. Viele kommen aus einem MINT-Studium — Statistik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder auch direkt aus Maschinenbau und Mechatronik, mit später erworbenem Datenhandwerk. Ein HTL-Abschluss plus Weiterbildung öffnet ebenfalls Türen. Gefragt sind Python oder R, ein solides Verständnis von Datenbanken, Erfahrung mit Visualisierung, und, das wird oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es auch ohne Fachjargon sitzt.
Wo landen Sie damit? Industriebetriebe quer durch Österreich suchen solche Profile — Automobilzulieferer in der Steiermark, Anlagenbauer in Oberösterreich, Halbleiter- und Sensorfirmen in Kärnten. Dazu Energieversorger, Forschungseinrichtungen und Ingenieurdienstleister, die Analytik für ihre Kunden aufsetzen. Wer lieber breit als tief arbeitet, findet in kleineren Technologiefirmen oft mehr Abwechslung; die großen Werke bieten dafür spezialisierte Rollen und Datenmengen, die anderswo gar nicht anfallen.
Karrieretechnisch bleibt viel offen. Vom generalistischen Analyseprofil führt der Weg in Richtung Data Engineering, in die Modellentwicklung, ins Data-Science-Umfeld oder in fachliche Verantwortung für ein ganzes Themengebiet. Und weil kaum ein technischer Bereich ohne belastbare Zahlen auskommt, ist Ihr Wissen selten an eine einzige Branche gekettet.