Design, build and optimize enterprise Tableau dashboards Develop reporting-friendly data models on Cloudera Data Platform (Hadoop) and Azure Databricks (Delta Lake, SQL Warehouses) Implement and tune SQL queries (Hive, Impala, Spark SQL, Databricks SQL) for performance, cost efficiency and concurrency Apply Tableau performance optimization strategies (extract vs live, push-down optimization, query tuning) Design and implement secure enterprise Tableau configurations, including row-level security aligned with role concepts Ensure compliance with IT security, data governance and regulatory requirements Collaborate with data platform teams, DataOps, IT security/compliance and controlling solutions Produce professional documentation: data models, dashboard specifications, data-source definitions, security concepts, test cases Conduct testing for accuracy, performance, access control and stability of dashboards and data models Provide knowledge transfer, coaching and structured handover to internal teams Strong hands-on experience with Tableau Desktop and Tableau Server/Cloud in enterprise environments Proven ability to build management-ready dashboards for finance/controlling or other regulated industries Practical experience with Cloudera Data Platform, Hadoop ecosystems, and Azure Databricks integrations Advanced SQL skills across Hive, Impala, Spark SQL, Databricks SQL Solid understanding of Delta Lake, parquet/ORC formats, and BI-oriented data modeling principles Experience implementing row-level security and with enterprise BI solutions Strong knowledge of performance optimization in Tableau, Hadoop and Databricks environments Ability to operate in regulated financial environments with security, compliance and data governance constraints Excellent communication and documentation skills in English International client Remote option Ihr Kontakt Ansprechpartner Eliška Stejskalová Referenznummer 864486/1 Kontakt aufnehmen E-Mail: eliska.stejskalova@hays.at Anstellungsart Freiberuflich für ein Projekt
Zu diesem Zweck erfolgt zunächst eine umfassende Analyse verschiedener Datenplattform-Architekturen, die in der Industrie und Wissenschaft verwendet werden. Auf Basis dieser Analyse werden spezifische Herausforderungen identifiziert, die in den aktuellen Implementierungen bestehen.Der Hauptteil der Arbeit ist der Entwicklung innovativer Ansätze zur Optimierung der Datenverwaltung, Sicherheit und Skalierbarkeit gewidmet.
Zu diesem Zweck erfolgt zunächst eine umfassende Analyse verschiedener Datenplattform-Architekturen, die in der Industrie und Wissenschaft verwendet werden. Auf Basis dieser Analyse werden spezifische Herausforderungen identifiziert, die in den aktuellen Implementierungen bestehen.Der Hauptteil der Arbeit ist der Entwicklung innovativer Ansätze zur Optimierung der Datenverwaltung, Sicherheit und Skalierbarkeit gewidmet.