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# Data Engineer

- **Company:** Swarovski
- **Location:** Absam, Austria
- **Salary:** €62,896.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Google Cloud, Git, Information Technology, Terraform, Serverless Computing, Docker
- **Published:** August 4, 2026
- **Apply:** https://jobs.swarovskioptik.com/Login?job=270342

## About the Role

* Eine Ausbildung oder ein Studium im Bereich Informatik, Data Science, Software Engineering oder vergleichbare praktische Erfahrung.
 * Erfahrung im Umgang mit Daten sowie mit ELT-/ETL-Pipelines in Cloud-Umgebungen wie Google Cloud Platform (bevorzugt), AWS oder Azure.
 * Gute Kenntnisse in Python, Docker, SQL und Git.
 * Idealerweise Erfahrung mit weiteren Technologien wie dlt, Meltano, Terraform oder Prefect.
 * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

## Description

DIENSTORT: Absam Du möchtest mit Daten echten Mehrwert schaffen und den Aufbau einer modernen Datenplattform aktiv mitgestalten? Dann werde Teil unseres wachsenden Data-Teams und unterstütze uns dabei, unsere unternehmensweite Datenplattform sowie unsere Analytics-Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Möglicher Arbeitstag

Dein Tag startet mit einem kurzen Check unserer Datenpipelines und Monitoring-Systeme. Eine Pipeline ist aufgrund von zu wenig verfügbarem Speicher in ihrer Cloud-Run-Umgebung fehlgeschlagen. Du passt die Konfiguration an und bringst sie schnell wieder erfolgreich zum Laufen. Bei einer anderen Pipeline fällt dir eine ungewöhnliche Dateninkonsistenz auf. Gemeinsam mit der verantwortlichen Fachperson analysierst du die Ursache und findest eine nachhaltige Lösung.

Anschließend tauschst du dich mit einem Data Analysten über die Konzeption eines Dashboards aus. Gemeinsam besprecht ihr, wie die benötigten Daten optimal bereitgestellt werden können, um datenbasierte Marketingentscheidungen zu unterstützen. Zum Abschluss arbeitest du mit anderen Data Engineers und Data Scientists daran, die nächste Datenquelle für unsere GCP-Plattform zu priorisieren und deren Integration vorzubereiten.


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