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# Data Platform Engineer:in

- **Company:** Veterinärmedizinische Universität Wien
- **Location:** Wien, Austria
- **Salary:** €48,304.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon S3, Data Analysis, Databases, Continuous Integration, Information Engineering, Data Governance, Data Infrastructure, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, DevOps, Elasticsearch, Python (Programming Language), Machine Learning, MongoDB, Node.Js, NoSQL, Redis, Prometheus, Software Engineering, SQL Databases, Data Streaming, Parquet, Grafana, Apache Spark, Backend, Containerization, Data Lakes, Kubernetes, Apache Kafka
- **Published:** August 12, 2026
- **Apply:** https://www.karriere.at/jobs/7859078

## About the Role

* 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

## Description

* 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


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