Data Engineer - AI-Enabled Capacity Analytics - Comcast

Overview

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In diesem Role arbeiten Sie in Comcast's National Traffic and Capacity Management Team, um vertrauenswürdige Data-Lösungen zur Netzkapazitätsplanung zu bauen. Sie entwickeln skalierbare Data Pipelines, BI- und Planungsanwendungen sowie automatische Qualitätsprüfungen zur Forecasting und Entscheidungsunterstützung. Sie arbeiten grenzüberschreitend mit Data Engineering, Analytics und Applied AI und unterstützen ML-Modelle sowie Workflow-Automatisierung. Ihre Arbeit trägt zur Optimierung von Netzressourcen über Next-Gen-Produkte bei.

Compensation / Benefits
• Basegehalt im Bereich $108,578.72–$162,868.08
• Bonusmöglichkeiten (nicht-vertriebsorientierte Positionen)
• Zahlreiche Benefits; umfassende Vergütungs- und Vorsorgeangebote
• Wettbewerbsfähige Gesamtvergütung und Bonus-/Kommissionsstruktur für Vertrieb
• On-site/Hybrid-Optionen je nach Teambedarf
• Karriere- und Weiterentwicklungschancen

Responsibilities
• Design, entwickeln, testen, implementieren und unterstützen skalierbare Datenanwendungen, Planungswerkzeuge, APIs und Pipelines für Netzkapazitätsplanung und -analyse
• Aufbau und Optimierung von ELT/ETL-Prozessen über Batch- und Streaming-Datensätze
• Entwicklung automatisierter Data-Quality-Checks, Anomalieerkennung, Metadaten- und Master Data Management, Data Lineage und Monitoring
• Entwicklung, Feinabstimmung und Bereitstellung von ML/AI-Modellen sowie Integration in Produktionsdatenanwendungen
• Automatisierung wiederkehrender Workflows (Orchestrierung, Validation, Monitoring, Issue-Notification)
• Dokumentation von Systemen, Pipelines, Spezifikationen und Supportprozessen
• Durchführung ad-hoc-Datenanalysen und Unterstützung AI-gestützter Erkenntnisse
• Optimierung und Überwachung datenintensiver Prozesse, Performance- und Data-Quality-Fehlerbehebung
• Sicherstellung von Versionierung, Tests, Privacy, Cybersecurity, Governance und verantwortungsvoller KI
• Zusammenarbeit mit Netztechnik, Produkt, Betrieb, Softwareentwicklung und Data Science
• Anpassung an sich ändernde Prioritäten, gleichzeitige Behandlung mehrerer Initiativen
• Frühzeitige Identifikation von Risiken, Abhängigkeiten und Verbesserungsmöglichkeiten, eigenständige Lösungssteuerung
• Bereitstellung verständlicher Dokumentation zu Pipelines, Design, Prozesse und Support

Key requirements
• Starke SQL- und Python-Kenntnisse; Erfahrung in Data Engineering, Data Quality, Data Product oder Data Analytics
• Praxis in der Entwicklung von Produktionsdatenanwendungen mit AWS, Databricks, Spark oder vergleichbaren Cloud-/Distributed-Processing-Technologien
• Tiefgehende Erfahrung beim Aufbau, Monitoring und Optimierung großer datenintensiver Pipelines
• Fundierte Kenntnisse im ML-Workflow (Entwicklung, Deployment, Evaluation, xklufbp Monitoring)
• Vertrautheit mit ML/AI-Modellen, AI-gestützten Analysen, LLM, RAG-Anwendungen oder Feinabstimmung von Modellen
• Erfahrung mit Systemarchitektur, Datenarchitektur, Integration, Versionskontrolle, CICD, Testing und Production Support
• Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau oder Power BI; Data Visualization, EDA
• Kenntnisse in Metadata-Management, Lineage, Data-Quality-Frameworks, Anomalieerkennung, Testing und Monitoring
• Vertrautheit mit Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow; idealerweise Networking-/Telekommunikationswissen
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz, Verantwortungsbewusstsein und Lernbereitschaft
• Fähigkeit, komplexe technische Anforderungen klar zu kommunizieren und bereichsübergreifend zu arbeiten
• Analytische Problemlösungsfähigkeiten
• Klare Kommunikation
• Proaktives Ownership-Verhalten
• SQL
• Python
• AWS