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# Data Engineer - Data Integration & Pipelines

- **Company:** Fronius International GmbH
- **Location:** Wien, Austria (Remote available)
- **Salary:** €48,287.0 - €69,905.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Architecture, Information Engineering, Data Integration, Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Data Processing, Apache Spark, Gitlab, Git, Kubernetes, Information Technology, Docker
- **Published:** October 19, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.at/details/5933419163

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Softwareentwicklung oder eine vergleichbare Qualifikation
 * Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie Verständnis für Datenmodellierung und Datenqualitätsanforderungen
 * Erfahrung in der Verarbeitung und Transformation von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen (idealerweise mit Spark, Dremio oder ähnlichen Technologien)
 * Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Data Science, Softwareentwicklung oder Business Intelligence von Vorteil
 * Grundkenntnisse in Docker, Kubernetes, Git, CI-CD (GitLab) und Workflow-Orchestrierung (z. B. Argo Workflows) von Vorteil
 * Strukturierte, analytische Arbeitsweise und Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
 * Sehr gute Englischkenntnisse

## Description

Der Bereich Data Engineering zeichnet sich durch ein engagiertes, teamorientiertes Arbeitsumfeld aus. Gemeinsam mit deinem Team und Kollegen/-innen aus unseren Geschäftsfeldern schaffst du die Basis für innovative und zukunftsweisende digitale Geschäftsmodelle. Konkret bedeutet das:

 * Entwicklung, Betrieb und kontinuierliche Optimierung von stabilen, performanten Datenpipelines für verschiedenste Datenquellen und Anwendungsbereiche
 * Aufnahme und technische Umsetzung von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit Data Owner, Fachbereichen und Platform Engineering Teams
 * Entwicklung und Wartung von Datenverarbeitungs-Workflows unter Nutzung eines modernen Data Engineering Stacks (Python, Kubernetes, Argo Workflows, Spark und Dremio)
 * Sicherstellung einer hohen Datenverfügbarkeit sowie Analyse und Behebung von Fehlern entlang der gesamten Verarbeitungskette
 * Mitarbeit an der Weiterentwicklung der Datenarchitektur sowie Erstellung von technischen Dokumentationen und wiederverwendbaren Komponenten
 * Gemeinsame Entwicklung innovativer Lösungen zur Automatisierung und Optimierung des Data Engineerings