Deine AufgabeDas Team ist verantwortlich für die Entwicklung von Data Analytics & AI Use Cases für die Network Control Platform der Deutschen Telekom Deutschland (AAA Fixed Net Germany). Dazu gehört auch unsere Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline, die auf einer On-Prem-Kubernetes-Plattform läuft. Wir suchen einen Data Engineer, der für den gesamten Lebenszyklus und die Weiterentwicklung der Datenverarbeitungspipelines verantwortlich ist. Du arbeitest in einem Team mit DataScientists und DevOps Engineers. Du arbeitest auch eng mit anderen internen Teams, internen Kunden und externen Lieferanten zusammen.Aufgaben Verantwortung für das gesamte Lifecycle-Management einer Echtzeit-Datenverarbeitungspipeline Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines (ETL)



Integration neuer Datenquellen Implementierung neuer Technologien und Tools zur Verbesserung der Datenverarbeitungsfähigkeiten Implementierung und Betrieb in Kubernetes-basierten Umgebungen System-Monitoring und Wartung zur Gewährleistung der 24/7-Verfügbarkeit Rollout-Management über den gesamten Anwendungslebenszyklus basierend auf ITIL/Unternehmensprozessen (Incident/Problem/Change) Enge Zusammenarbeit mit DataScientists und Kunden Bereitschaft zur Durchführung von Aufgaben außerhalb der regulären Arbeitszeiten Dein ProfilWir suchen einen Data Engineer mit ausgeprägter Expertise in Echtzeit-Datenverarbeitung, Big-Data-Technologien und Kubernetes-basierten Umgebungen sowie exzellenten Programmierkenntnissen in Java und Python und starken Kollaborationsfähigkeiten.Muss-Kriterien Know-how in der Programmiersprache Java Know-how in der Programmiersprache Python Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Apache Kafka Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Apache Flink Erfahrung in der Optimierung von Datenverarbeitungs-Workflows Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu analysieren und effiziente Lösungen zu entwickeln Vertrautheit mit Cloud- und Container-Technologien, insbesondere Kubernetes-Umgebungen Grundlegendes Know

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Deutsche Telekom
📍 Madrid