Data Platform Engineer:in

• Konzeption, Aufbau und Betrieb einer zentralen Datenplattform (Speicherung, Verarbeitung, Bereitstellung) für Verwaltung und Forschung
• Entwicklung, Orchestrierung und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT) zur Anbindung interner und externer Quellsysteme
• Datenmodellierung sowie Aufbau wartbarer, dokumentierter Datenstrukturen und Schnittstellen für nachgelagerte Anwendungen (Analytics, Reporting, KI/ML)
• Sicherstellung von Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Monitoring der Datenflüsse
• Auswahl, Einführung und Betrieb geeigneter Plattformkomponenten (Datenbanken, Object Storage, Orchestrierung) mit Fokus auf On-Premises-Betrieb
• Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines für Dateninfrastruktur und Pipelines
• Enge Zusammenarbeit mit Backend- und Machine-Learning-Engineering, insbesondere Bereitstellung von Daten für KI/ML-Anwendungsfälle
• Berücksichtigung von Datenschutz- und Informationssicherheitsanforderungen im Umgang mit Daten

• Abgeschlossenes einschlägiges Master- oder Diplom-Studium (Universität/FH) oder vergleichbare Qualifikation (z. B. abgeschlossenes einschlägiges Bachelorstudium / Fachmatura [HTL] / akademische Lehrgänge mit Spezialkenntnissen)
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in der Softwareentwicklung mit deutlichem Datenschwerpunkt
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und sehr gute Python-Kenntnisse
• Praktische Erfahrung mit dem Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
• Aktive, selbst umgesetzte DevOps-Erfahrung (z. B. CI/CD, Containerisierung, Betrieb von Diensten in Produktionsumgebungen)
• Gute Deutschkenntnisse (B2)
• Gute Englischkenntnisse (B2), * Erfahrung mit Orchestrierungswerkzeugen (z. B. Dagster, Airflow)
• Erfahrung mit dbt bzw. SQL-basierten Transformations-Workflows
• Erfahrung mit verteilten Verarbeitungssystemen (z. B. Apache Spark) oder modernen Single-Node-Engines (z. B. DuckDB, Polars)
• Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Elasticsearch/OpenSearch, Redis)
• Erfahrung mit Object Storage (z. B. MinIO, S3) und offenen Tabellenformaten (z. B. Parquet, Iceberg, Delta Lake)
• Erfahrung mit Streaming-Technologien (z. B. Kafka)
• Erfahrung mit Kubernetes bzw. Container-Orchestrierung und Infrastructure as Code
• Erfahrung mit Monitoring und Observability (z. B. Prometheus, Grafana)
• Verständnis für Datenschutz (DSGVO) und Data Governance
• Analytisches, strukturiertes Denkvermögen sowie ausgeprägtes Qualitäts- und Verantwortungsbewusstsein
• Sorgfältige, nachvollziehbare Arbeitsweise, insbesondere bei Änderungen an produktiven Datenbeständen
• Hohe Lernbereitschaft und Fähigkeit, sich selbständig in neue Technologien einzuarbeiten
• Professionelles Auftreten sowie ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit

• Top-Universität: Die Vetmeduni ist eine der führenden veterinärmedizinischen akademischen Bildungs- und Forschungsstätten Europas
• Stabiler Arbeitgeber
• Attraktiver Campus
• Persönliche und berufliche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Präventive und medizinische Gesundheitsförderung
• Diversitäts- und familienfreundliche Universitätskultur
• Kinderbetreuungs- und Ferienbetreuungsangebote
• Zahlreiche attraktive Zusatzleistungen
• Mitarbeiter:innenevents

Mindestentgelt

Das kollektivvertragliche Mindestentgelt für Arbeitnehmer:innen an Universitäten gemäß der oben angegebenen Einstufung beträgt EUR 3.450,30 brutto monatlich auf Basis Vollzeit (40 Stunden/Woche). Je nach fachlicher Qualifikation und tätigkeitsspezifischer Berufserfahrung ist eine höhere Vergütung möglich.