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# Data Scientist

- **Company:** Doppelmayr Gruppe
- **Location:** Wien, Austria (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €57,500.0 - €72,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Software Quality, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Standard Sql, Apache Spark, Dask, Machine Learning Operations, Databricks
- **Published:** October 1, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/wien-data-scientist-158206595

## About the Role

* Abgeschlossene Ausbildung (HTL, Studium oder vergleichbar) im Bereich Data Science, Mathematik, Statistik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich
 * Mehrjährige Erfahrung (3+ Jahre) im Data/ML Engineering
 * Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
 * Erfahrung mit Cloud (z. B. Azure), Databricks, Spark oder Dask
 * Grundkenntnisse in MLOps und CI/CD von Vorteil
 * Fachlicher Hintergrund in Meteorologie, Geowissenschaften oder einer vergleichbaren naturwissenschaftlichen Fachrichtung von Vorteil
 * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
 * Selbständiges und innovatives Denken und Arbeiten
 * Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich aufzubereiten und zu vermitteln
 * Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

## Description

* Full-timeEmployment type: Full-time
 * €57,500 - €72,000 (XING estimate)
 * Hybrid
 * Be an early applicant, * Eigenständige End-to-End-Bearbeitung datenbasierter Use Cases, von der Problemdefinition und Datenanalyse über Modellierung und Validierung bis zur Implementierung robuster und produktionsfähiger Analyse- und Modelllösungen
 * Entwicklung und Validierung von Analyse-, Machine-Learning- und AI-Lösungen auf Basis von
Umwelt-, Sensor-, Anlagen- und weiteren relevanten Daten

 * Identifikation neuer datenbasierter Anwendungsfälle sowie aktive Mitgestaltung der Produktvision und Weiterentwicklung bestehender Datenprodukte
 * Übersetzung fachlicher und kundenseitiger Fragestellungen in geeignete analytische und datenwissenschaftliche Lösungsansätze
 * Anwendung geeigneter Standards für Codequalität, Testing, Deployment und technische Dokumentation