Deine Aufgabe

Das 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 Profil

Wir 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
Grundlegen

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Deutsche Telekom
📍 Madrid