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# Data Scientist / Data Engineer im Bereich der Energieerzeugung (m./w.)

- **Company:** EVN AG
- **Location:** Zwentendorf an der Donau, Austria (Remote available)
- **Salary:** €54,600.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, Data Governance, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, Git, Pandas, Data Lakes, Pyspark, Scikit Learn, Information Technology, Machine Learning Operations, Software Version Control, Databricks
- **Published:** September 5, 2026
- **Apply:** https://jobroom.ams.or.at/jobsuche/FreieSucheVollanzeige.jsp?pk=5561710_1_71d18dee-3924-4634-9a8d-2298130

## About the Role

* Abgeschlossene Ausbildung (FH, Uni) in Data Science, Informatik, Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Mathematik, Physik, Energietechnik oder Vergleichbares
 * Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder Data Engineering
 * Sehr gute Programmierkenntnisse in Python (z. B. Pandas, Scikit-learn, PySpark)
 * Erfahrung mit Azure-Umgebungen (Databricks, Data Lake) von Vorteil
 * Grundkenntnisse in MLOps, CI/CD und Versionskontrolle (Git)
 * Interesse oder Erfahrung im Bereich Energietechnik und Energieerzeugung
 * Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Neugier
 * Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
 * Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
 * Begeisterung für Daten, Innovation und Energiewende
 * der Tätigkeit entsprechende sehr gute Deutsch-Kenntnisse auf C-Niveau

## Description

Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie mit uns die Energiezukunft! 1 Data Scientist / Data Engineer im Bereich der Energieerzeugung (m./w.)
Dafür brauchen wir Ihre Energie:

 * Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT) sowie Automatisierung von Prozessen und KI-gestützten Workflows
 * Datenmodellierung, Datenintegration und Deployment von Anwendungen in Cloud-Umgebungen (Azure, Databricks, Data Lake)
 * Durchführung explorativer Datenanalysen sowie Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien
 * Entwicklung, Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen (z. B. Forecasting, Predictive Maintenance)
 * Umsetzung von MLOps-Prinzipien (Deployment, Monitoring, Modelllebenszyklus)
 * Visualisierung von Ergebnissen und Erstellung von Reports für unterschiedliche Stakeholder (z. B. Power BI)
 * Übersetzung fachlicher Anforderungen in datengetriebene Use Cases und Lösungen
 * Mitwirkung bei Data Governance und Datenqualitätsinitiativen


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