Hier finden Sie Berufsinformationen, Angebote zu Aus- und Weiterbildungen sowie Informationen zu Einstiegsgehältern, Arbeitsmarkttrends und vieles mehr.
Berufsinformationen, Angebote zu Aus- und Weiterbildungen, Informationen zu Einstiegsgehältern, Arbeitsmarkttrends und vieles mehr.
Berufsinfomat
Frag dich schlau...
Die AMS KI beantwortet alle Fragen zu Beruf, Aus- und Weiterbildung
DatenbankadministratorIn
Berufsbereiche: Elektrotechnik, Elektronik, Telekommunikation, ITAusbildungsform: mittlere und höhere Schulen
∅ Einstiegsgehalt BMS:
€ 2.340,- bis € 2.480,- *
∅ Einstiegsgehalt BHS:
€ 2.460,- bis € 3.180,- *
* Die Gehaltsangaben entsprechen den Bruttogehältern bzw Bruttolöhnen beim Berufseinstieg. Achtung: meist beziehen sich die Angaben jedoch auf ein Berufsbündel und nicht nur auf den einen gesuchten Beruf. Datengrundlage sind die entsprechenden Mindestgehälter in den Kollektivverträgen (Stand: 2025). Eine Übersicht über alle Einstiegsgehälter finden Sie unter www.gehaltskompass.at.
Die Mindest-Löhne und Mindest-Gehälter sind in den Branchen-Kollektivverträgen geregelt. Die aktuellen kollektivvertraglichen Lohn- und Gehaltstafeln finden Sie in den Kollektivvertrags-Datenbanken des Österreichischen Gewerkschaftsbundes (ÖGB) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ).
Berufsbeschreibung
DatenbankadministratorInnen sind für den laufenden Betrieb von bestehenden Datenbankanwendungen verantwortlich. Sie halten die Datenbank auf dem aktuellsten Stand, indem sie neue Inhalte hinzufügen und veraltete Daten entfernen. Zudem sind sie für die Zugangs- und Zugriffsberechtigungen der Datenbank zuständig. Zum Aufgabenbereich von DatenbankadministratorInnen gehört auch, das Datenbankmanagementsystem laufend zu optimieren. Dazu führen sie Performancetests durch und sorgen dafür, dass der Betrieb der Datenbanken weiter verbessert und beschleunigt wird.
Weiters überprüfen und erweitern DatenbankadministratorInnen die Speicherkapazität der Datenbank sowie ihre Leistungsfähigkeit. Sie warten die Datenbanksysteme und übernehmen erforderliche Reparaturarbeiten. Treten Fehlermeldungen und Störungen auf, analysieren und beheben sie diese. Außerdem installieren sie Datensicherungs- und Virenschutzprogramme und erstellen regelmäßige Sicherungskopien. Sie halten sich ständig über neue Technologien auf dem Laufenden und evaluieren, ob sich diese für ihren Anwendungsbereich eignen. DatenbankadministratorInnen führen auch Schulungen durch. Sie erstellen zudem Wartungsprotokolle und verfassen technische Dokumentationen.
Typische Tätigkeiten sind z.B.:
- Datenbanken warten
- Datensätze aktualisieren
- Datensicherungssysteme implementieren
- Backups erstellen
- Fehlermeldungen analysieren
- Störungen beheben
- Schulungen abhalten
- Protokolle erstellen
Hinweis: Die gezeigten Fotos stammen aus einem Berufsfeld und können daher vom beschriebenen Einzelberuf abweichen.
Weiterführende Informationen
Stellenangebote in AMS "alle jobs"
Kolleg
Kolleg für Berufstätige für Informatik - Software Engineering
Kolleg
Kolleg für Berufstätige für Informatik - Systemtechnik
Kolleg
Kolleg für Informatik - Softwareentwicklung und Management
Kolleg
Kolleg für Informatik - Netzwerktechnik und IT-Sicherheit
Kolleg
Kolleg für Informatik - ohne Schwerpunkt
Kolleg
Kolleg für Informatik - Systemtechnik
Kolleg
Kolleg für Berufstätige für Informatik - ohne Schwerpunkt
Kolleg
Kolleg für Berufstätige für Systemtechnik/Medientechnik
Sonstige Ausbildung
Ausbildung zum Digital Systems Engineer / Core Curriculum
Berufsbildende mittlere Schule (BMS)
Fachschule für Informationstechnik mit Betriebspraxis
Berufsbildende mittlere Schule (BMS)
Fachschule für Menschen mit Sehbehinderung und Blindheit - Informationstechnik (mit Betriebspraktikum)
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informationstechnologie - Netzwerktechnik
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informationstechnologie - Medientechnik
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Handelsakademie - Ausbildungsschwerpunkt Media-Management und E-Business
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informatik
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Handelsakademie - Ausbildungsschwerpunkt Multimedia, Webdesign und Netzwerktechnik
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informatik - Software Engineering
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informatik - Software-Engineering mit Spezialisierung Entrepreneurship
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informatik - Wirtschaftsinformatik
Berufsbildende höhere Schule (BHS)
Höhere Lehranstalt für Informationstechnologie - Systemtechnik
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Informatik - ohne Schwerpunkt
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Informatik - Netzwerktechnik und IT-Sicherheit
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Berufstätige für Informatik
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Berufstätige für Informatik - Systemtechnik
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Berufstätige für Informatik - System Engineering
Aufbaulehrgang
Aufbaulehrgang für Berufstätige für Systemtechnik/Medientechnik
-
ab 11.09.2026
SQL Server & KI - SSMS und GitHub Copilot
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir mit Daten arbeiten und unterstützt Entwickler:innen zunehmend bei komplexen Aufgaben. Durch die Kombination von SQL Server Management Studio und GitHub Copilot entstehen effizientere Workflows und deutlich schnellere SQL?Entwicklungsprozesse. In diesem Kurs lernen Sie, GitHub Copilot in SSMS gezielt für das Entwerfen und Refactoren von T?SQL?Abfragen, für Troubleshooting, Performance?Optimierung und für die Dokumentation einzusetzen, und die generierten Ergebnisse anschließend fachlich wie technisch verantwortungsvoll zu validieren (Plausibilität, Execution Plan, Performance). Der Fokus liegt dabei auf einem sicheren und teamtauglichen Workflow.Zielgruppe:
Datenbankadministrator:innen, SQL-Entwickler:innen, BI/Analytiker:innen mit SQL-Praxis, die Copilot sicher und produktiv einsetzen wollenVoraussetzungen:
Grundverständnis relationaler Datenbanken, TSQL -
ab 11.09.2026
SQL Server & KI - SSMS und GitHub Copilot
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir mit Daten arbeiten und unterstützt Entwickler:innen zunehmend bei komplexen Aufgaben. Durch die Kombination von SQL Server Management Studio und GitHub Copilot entstehen effizientere Workflows und deutlich schnellere SQL?Entwicklungsprozesse. In diesem Kurs lernen Sie, GitHub Copilot in SSMS gezielt für das Entwerfen und Refactoren von T?SQL?Abfragen, für Troubleshooting, Performance?Optimierung und für die Dokumentation einzusetzen, und die generierten Ergebnisse anschließend fachlich wie technisch verantwortungsvoll zu validieren (Plausibilität, Execution Plan, Performance). Der Fokus liegt dabei auf einem sicheren und teamtauglichen Workflow.Zielgruppe:
Datenbankadministrator:innen, SQL-Entwickler:innen, BI/Analytiker:innen mit SQL-Praxis, die Copilot sicher und produktiv einsetzen wollenVoraussetzungen:
Grundverständnis relationaler Datenbanken, TSQL -
ab 15.09.2026
Data Warehousing on AWS
Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können. Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer*innen in der Lage sein: - Diskutieren Sie die Kernkonzepte von Data Warehousing und die Überschneidung zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen. - Starten eines Amazon Redshift-Clusters und Verwenden der Komponenten, Merkmale und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud - Verwendung anderer AWS-Daten- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3, um zur Data-Warehousing-Lösung beizutragen - Architektur des Data Warehouse - Identifizieren von Leistungsproblemen, Optimieren von Abfragen und Abstimmen der Datenbank für eine bessere Leistung - Verwendung von Amazon Redshift Spectrum zur Analyse von Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket - Verwendung von Amazon QuickSight zur Durchführung von Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit dem Data Warehouse - .... Zur VideobeschreibungZielgruppe:
- Datenbankarchitekt*innen - Datenbankadministrator*innen - Datenbankentwickler*innen - Datenanalyst*innen und Informatiker*innenVoraussetzungen:
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und Datenbankentwurfskonzepten -
ab 15.09.2026
Data Warehousing on AWS
Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können. Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer*innen in der Lage sein: - Diskutieren Sie die Kernkonzepte von Data Warehousing und die Überschneidung zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen. - Starten eines Amazon Redshift-Clusters und Verwenden der Komponenten, Merkmale und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud - Verwendung anderer AWS-Daten- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3, um zur Data-Warehousing-Lösung beizutragen - Architektur des Data Warehouse - Identifizieren von Leistungsproblemen, Optimieren von Abfragen und Abstimmen der Datenbank für eine bessere Leistung - Verwendung von Amazon Redshift Spectrum zur Analyse von Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket - Verwendung von Amazon QuickSight zur Durchführung von Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit dem Data Warehouse - .... Zur VideobeschreibungZielgruppe:
- Datenbankarchitekt*innen - Datenbankadministrator*innen - Datenbankentwickler*innen - Datenanalyst*innen und Informatiker*innenVoraussetzungen:
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und Datenbankentwurfskonzepten -
ab 18.09.2026
SQL Server & KI: SSMS und GitHub Copilot
Dieser praxisorientierte Workshop zeigt, wie GitHub Copilot im SQL Server Management Studio (SSMS) den kompletten SQL?Workflow beschleunigt von der Query?Generierung über Refactoring bis zur Performance?Optimierung. Die Teilnehmer*innen lernen, Copilot sowohl im Chat als auch inline im Editor effizient einzusetzen, Ergebnisse fachlich zu prüfen (Plan?Analyse, I/O?Bewertung, Plausibilität) und damit saubere, nachvollziehbare und wiederverwendbare Artefakte zu erstellen z.?B. Stored Procedures, Dokumentation oder KPI?Spezifikationen. Mit der Beispieldatenbank AdventureWorks wird in realistischen Hands-on?Übungen trainiert, wie KI sicher, verantwortungsvoll und nachvollziehbar in den SQL?Alltag integriert wird inkl. Governance, Prompt?Design, Troubleshooting und Performance?Analyse. Nach Abschluss des Trainings haben die Teilnehmer*innen Kenntnisse in folgenden Bereichen: - Copilot in SSMS: Setup, Chat vs. Inline, Datenbankkontext, Best Practices & Governance - Prompt Engineering für SQL: Anforderungen präzisieren, Schema-Kontext geben, iterativ verbessern - SQL-Generierung und Performance Optimierung - Troubleshooting mit KI: Plan-XML, Blocking/Deadlocks, Missing-Index-Bewertung - Dokumentation automatisieren: SP-Header, Tabellenbeschreibung, KPI-Queries/SpezifikationenZielgruppe:
Von diesem Training profitieren - Datenbankadministrator*innen (DBA) - SQL-Entwicklerinnen/Datenbankentwicklerinnen - BI/Analytics-Rollen mit SQL-Praxis, die Copilot im Alltag sicher einsetzen wollenVoraussetzungen:
Grundverständnis relationaler Datenbanken und Basiswissen in T?SQL Empfehlung zur Vorbereitung: - Besuch des Trainings SSQLBAS - smart SQL Server: Introduction to SQL Databases - Besuch des Trainings SQLAP Data Querying mit SQL -
ab 18.09.2026
SQL Server & KI: SSMS und GitHub Copilot
Dieser praxisorientierte Workshop zeigt, wie GitHub Copilot im SQL Server Management Studio (SSMS) den kompletten SQL?Workflow beschleunigt von der Query?Generierung über Refactoring bis zur Performance?Optimierung. Die Teilnehmer*innen lernen, Copilot sowohl im Chat als auch inline im Editor effizient einzusetzen, Ergebnisse fachlich zu prüfen (Plan?Analyse, I/O?Bewertung, Plausibilität) und damit saubere, nachvollziehbare und wiederverwendbare Artefakte zu erstellen z.?B. Stored Procedures, Dokumentation oder KPI?Spezifikationen. Mit der Beispieldatenbank AdventureWorks wird in realistischen Hands-on?Übungen trainiert, wie KI sicher, verantwortungsvoll und nachvollziehbar in den SQL?Alltag integriert wird inkl. Governance, Prompt?Design, Troubleshooting und Performance?Analyse. Nach Abschluss des Trainings haben die Teilnehmer*innen Kenntnisse in folgenden Bereichen: - Copilot in SSMS: Setup, Chat vs. Inline, Datenbankkontext, Best Practices & Governance - Prompt Engineering für SQL: Anforderungen präzisieren, Schema-Kontext geben, iterativ verbessern - SQL-Generierung und Performance Optimierung - Troubleshooting mit KI: Plan-XML, Blocking/Deadlocks, Missing-Index-Bewertung - Dokumentation automatisieren: SP-Header, Tabellenbeschreibung, KPI-Queries/SpezifikationenZielgruppe:
Von diesem Training profitieren - Datenbankadministrator*innen (DBA) - SQL-Entwicklerinnen/Datenbankentwicklerinnen - BI/Analytics-Rollen mit SQL-Praxis, die Copilot im Alltag sicher einsetzen wollenVoraussetzungen:
Grundverständnis relationaler Datenbanken und Basiswissen in T?SQL Empfehlung zur Vorbereitung: - Besuch des Trainings SSQLBAS - smart SQL Server: Introduction to SQL Databases - Besuch des Trainings SQLAP Data Querying mit SQL -
ab 22.09.2026
Oracle Database - Backup und Recovery
Dieser Kurs vermittelt fundiertes Wissen zu Backup- und Recovery-Konzepten in Oracle-Datenbanken. Sie lernen, Datenverlust und Ausfallzeiten durch durchdachte Sicherungsstrategien zu minimieren und Wiederherstellungsprozesse sicher umzusetzen. In praxisnahen Use Cases werden typische Szenarien aus dem Datenbankbetrieb analysiert und geeignete Maßnahmen zur Datensicherung und Systemwiederherstellung angewendet.Zielgruppe:
Datenbankadministrator:innen, Systemtechniker:innen, IT-Support- und Betriebspersonal, Entwickler:innen mit AdministrationsaufgabenVoraussetzungen:
Gute Kenntnisse der Oracle-Datenbankarchitektur, Erfahrung im Umgang mit SQL und grundlegenden Administrationsaufgaben, Verständnis für Datensicherung, Speicherstrukturen und Recovery-Konzepte von Vorteil, Kursempfehlung: Oracle Database - Administration oder vergleichbare Kenntnisse. -
ab 22.09.2026
Oracle Database - Backup und Recovery
Dieser Kurs vermittelt fundiertes Wissen zu Backup- und Recovery-Konzepten in Oracle-Datenbanken. Sie lernen, Datenverlust und Ausfallzeiten durch durchdachte Sicherungsstrategien zu minimieren und Wiederherstellungsprozesse sicher umzusetzen. In praxisnahen Use Cases werden typische Szenarien aus dem Datenbankbetrieb analysiert und geeignete Maßnahmen zur Datensicherung und Systemwiederherstellung angewendet.Zielgruppe:
Datenbankadministrator:innen, Systemtechniker:innen, IT-Support- und Betriebspersonal, Entwickler:innen mit AdministrationsaufgabenVoraussetzungen:
Gute Kenntnisse der Oracle-Datenbankarchitektur, Erfahrung im Umgang mit SQL und grundlegenden Administrationsaufgaben, Verständnis für Datensicherung, Speicherstrukturen und Recovery-Konzepte von Vorteil, Kursempfehlung: Oracle Database - Administration oder vergleichbare Kenntnisse. -
ab 01.10.2026
SQL Server: Data Querying mit Transact-SQL
Dieses Training wird auf Basis der aktuellsten SQL Version abgehalten. Der überwiegende Anteil der erworbenen Kenntnisse ist abwärtskompatibel (bis inkl. SQL Server 2012). Dieses Training vermittelt die notwendigen Kenntnisse um MS SQL Server Abfragen in der nativen Sprache des Produktes zu gestalten und abzusetzen. Die erlernten Fähigkeiten können sowohl zum Abfragen der eigenen Datenbanken als auch zum Abfragen von Systemdatenbanken zwecks Automatisierung der Administration des MS SQL Servers eingesetzt werden. Da das produktspezifische SQL Dialekt (Transact-SQL) ANSI/ISO kompatibel ist, können hier erlernte Fähigkeiten mit geringen Modifikationen auch für relationale Datenbankprodukte anderer Hersteller eingesetzt werden. Das Training richtet sich gleichermaßen an Entwickler*innen, Administrator*innen und Business Intelligence Benutzer*innen und ist die Basis für alle aufbauenden weiteren Trainings. Nach Abschluss des Seminars haben die Teilnehmer*innen Kenntnisse zu folgenden Themen: - Einführung in Microsoft SQL Server - Einführung in Transact-SQL - SELECT Statement - Abfragen von mehreren Tabellen - Sortieren und Filtern von Daten - Verwenden von in Transact-SQL eingebauten Funktionen - Gruppieren und Aggregieren von DatenZielgruppe:
Personen die einfache Transact-SQL Abfragen schreiben und auch alle, die als Datenanalyst*innen - Data Engineer*innen - Data Scientist*innen - Datenbankadministrator*innen oder Datenbankentwickler*innen die mit Daten arbeitenVoraussetzungen:
- der Besuch des Seminars SSQLBAS - smart SQL Server: Introduction to SQL Databases oder vergleichbare Kenntnisse. -
ab 01.10.2026
SQL Server: Data Querying mit Transact-SQL
Dieses Training wird auf Basis der aktuellsten SQL Version abgehalten. Der überwiegende Anteil der erworbenen Kenntnisse ist abwärtskompatibel (bis inkl. SQL Server 2012). Dieses Training vermittelt die notwendigen Kenntnisse um MS SQL Server Abfragen in der nativen Sprache des Produktes zu gestalten und abzusetzen. Die erlernten Fähigkeiten können sowohl zum Abfragen der eigenen Datenbanken als auch zum Abfragen von Systemdatenbanken zwecks Automatisierung der Administration des MS SQL Servers eingesetzt werden. Da das produktspezifische SQL Dialekt (Transact-SQL) ANSI/ISO kompatibel ist, können hier erlernte Fähigkeiten mit geringen Modifikationen auch für relationale Datenbankprodukte anderer Hersteller eingesetzt werden. Das Training richtet sich gleichermaßen an Entwickler*innen, Administrator*innen und Business Intelligence Benutzer*innen und ist die Basis für alle aufbauenden weiteren Trainings. Nach Abschluss des Seminars haben die Teilnehmer*innen Kenntnisse zu folgenden Themen: - Einführung in Microsoft SQL Server - Einführung in Transact-SQL - SELECT Statement - Abfragen von mehreren Tabellen - Sortieren und Filtern von Daten - Verwenden von in Transact-SQL eingebauten Funktionen - Gruppieren und Aggregieren von DatenZielgruppe:
Personen die einfache Transact-SQL Abfragen schreiben und auch alle, die als Datenanalyst*innen - Data Engineer*innen - Data Scientist*innen - Datenbankadministrator*innen oder Datenbankentwickler*innen die mit Daten arbeitenVoraussetzungen:
- der Besuch des Seminars SSQLBAS - smart SQL Server: Introduction to SQL Databases oder vergleichbare Kenntnisse.
Mehr Infos zu Weiterbildungen in der Weiterbildungsdatenbank
- 8 fachliche berufliche Kompetenzen
-
2
Betriebssystemkenntnisse
-
Betriebssysteme (3)
- LINUX
- UNIX
- Windows
-
Systemadministration (3)
- Datenmigration
- Patch Management
- Performance Monitoring
-
Betriebssysteme (3)
-
6
Datenbankkenntnisse
-
Advanced Analytics (2)
- Apache Kafka
- Data Engineering
-
Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (1)
- SQL
-
Datenbankadministration (3)
- Betreuung von multidimensionalen Datenbanken
- Betreuung von relationalen Datenbanken
- Datenbankinstallation
-
Datenbankentwicklung (1)
- Entwicklung von NoSQL-Datenbanken
-
Datenbankmanagementsysteme (4)
- Access
- Apache HBase
- Oracle-Datenbanken
- PostgreSQL
-
Datenbankserver (3)
- Konfiguration von Datenbankservern
- Überwachung von Datenbankservern
- Wartung von Datenbankservern
-
Advanced Analytics (2)
-
2
Datensicherheitskenntnisse
-
Datensicherheitskonzepte (1)
- Identity Access Management
-
Datensicherung (1)
- Backup-Strategien
-
Datensicherheitskonzepte (1)
-
1
Fremdsprachenkenntnisse
- Englisch
-
1
IT-Support
- Incident Management
-
1
Managementkenntnisse
-
Strategische Unternehmensführung (1)
- Change Management
-
Strategische Unternehmensführung (1)
- 1 Programmiersprachen-Kenntnisse
-
1
Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften
-
Formalwissenschaften (1)
- Data Science
-
Formalwissenschaften (1)
- 4 überfachliche berufliche Kompetenzen
- Analytische Fähigkeiten
- Kommunikationsstärke
-
1
Lernbereitschaft
- Schnelle Auffassungsgabe
- Problemlösungsfähigkeit
- 13 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
- Datenbank-Optimierung
- LINUX
- MS SQL-Server
- MySQL
- Oracle-Datenbanken
- Performance-Analysen (Datenbank)
- PL/SQL
- PostgreSQL
- PowerShell
- Python
- SQL
- T-SQL
- Windows
Hinweis: Die gezeigten Fotos stammen aus einem Berufsfeld und können daher vom beschriebenen Einzelberuf abweichen.
Weiterführende Informationen
Stellenangebote in AMS "alle jobs"
