Network Database Engineer (m/w/d)

Ziel der Stelle
Die Position stellt die datengetriebene Transparenz und Steuerbarkeit komplexer terrestrischer, nicht-terrestrischer und weltraumgestützter Netzwerkinfrastrukturen sicher. Ziel ist es, Netzwerkleistung, Kapazität, Ausfallsicherheit und Sicherheit durch hochwertige Datenanalyse, Telemetrie-Architekturen und automatisierte Entscheidungsunterstützung kontinuierlich zu optimieren.

Beschreibung:

• Definition und Implementierung von Daten- und Telemetriestrategien über mehrere Netzwerksegmente hinweg
• Gestaltung von Monitoring- und Telemetriebzw. Datenarchitekturen für Echtzeit- und historische Analysen
• Sicherstellung von Datenqualität, Integrität und Nachvollziehbarkeit in verteilten Systemlandschaften
• Analyse von Netzwerkleistungsmetriken (z. B. Latenz, Durchsatz, Jitter, Paketverlust) zur Identifikation von Trends, Anomalien und Optimierungspotenzialen
• Entwicklung von Dashboards, Reports und Visualisierungen für operative und strategische Stakeholder
• Unterstützung von Kapazitätsplanung, SLA-Überwachung und Fehlerprognose mittels statistischer und ML-basierter Methoden
• Integration unterschiedlicher Datenquellen aus Multi-Vendor- und Multi-Domain-Umgebungen in konsolidierte Analyseplattformen
• Zusammenarbeit mit Automations-, Cybersecurity- und Netzwerkarchitekturteams zur Unterstützung von Closed-Loop-Optimierung und sicherheitsrelevanten Analysen

• Abgeschlossenes Studium der Datenwissenschaften, Informatik, Telekommunikation oder vergleichbarer Fachrichtungen
• Erste Berufserfahrung in Netzwerkdatenanalyse, Performance Monitoring oder Telemetriesystemen
• Fundierte Kenntnisse in Python, R, SQL sowie Visualisierungsplattformen wie Grafana, Kibana oder Power BI
• Erfahrung mit Telemetrieprotokollen (z. B. SNMP, NetFlow, sFlow) sowie Time-Series-Datenbanken (z. B. InfluxDB, Prometheus)
• Vertrautheit mit Netzwerkarchitekturen und -protokollen (IP/MPLS, BGP, SD-WAN, 5G/NTN)
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark) von Vorteil
• Starke analytische Fähigkeiten, Kommunikationsstärke und Erfahrung im interdisziplinären Umfeld
• Kenntniss über Cloud- oder Datenzertifizierungen (z. B. AWS Data Analytics, Azure Data Scientist) sind ein Plus