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# Data Engineer (all genders)

- **Company:** Finanzmarktaufsichtsbehörde (FMA)
- **Location:** Wien, Austria (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Microsoft Azure, C Sharp (Programming Language), Cloud Computing, Databases, Data Architecture, Information Engineering, Data Integration, Data Warehousing, Relational Databases, Python (Programming Language), PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle (Applications), SQL Databases, Cloud Platform System, Information Technology, Databricks
- **Published:** August 28, 2026
- **Apply:** https://at.indeed.com/viewjob?jk=f84367558dc62edd

## About the Role

* Abgeschlossene Ausbildung in Informatik, Datenbankmanagement oder einem vergleichbaren Fachgebiet
 * Mind. 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Warehouse Lösungen und/oder Cloud-basierten Daten Plattformen
 * Tiefgehende Erfahrung mit relationalen Datenbanken (Oracle, PostgreSQL, MSSQL)
 * Kenntnisse in der Konzeption und dem Betrieb von modernen Cloud-basierten Daten Plattformen & Datenpipelines
 * Erfahrung mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise Azure Databricks, sowie mit On-Premise-Umgebungen
 * Programmierkenntnisse in SQL/Python und C#
 * Starkes analytisches Denkvermögen und Problemlösungskompetenz
 * Eigenverantwortliche, strukturierte und zielorientierte Arbeitsweise

## Description

Wir können es nicht allen recht machen. Das wollen wir auch gar nicht. Unser Auftrag ist es, über den Finanzmarkt zu wachen und auf die Einhaltung des Gesetzes zu achten.
Wenn Sie sich dieser Aufgabe gewachsen sehen und die nötige Objektivität und Integrität mitbringen, freuen wir uns darauf, Sie näher kennenzulernen., * Aktive Mitgestaltung bei der Implementierung von Data-Engineering Lösungen mit Schwerpunkt Cloud-Data-Analytics (Databricks)

 * Migration von bestehenden On-Premise Lösungen in skalierbare State-of-the-Art Architekturen
 * Eigenständige Konzeption, Entwicklung & Optimierung von Data Pipelines - inkl. passender Datenarchitektur
 * Entwicklung & Monitoring von passenden Data Quality Mechanismen
 * Hybride Infrastruktur: Arbeiten in einer hybriden Umgebung (Azure Cloud und On-Premise)
 * Programmierung: Entwicklung und Automatisierung mit C# und Python
 * Datenintegration: Konzeption und Umsetzung von Lösungen für die Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten
 * Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen & weiteren Stakeholdern


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