Data Engineers

Das durchschnittliche Gehalt für einen Data Engineer beträgt etwa 60.400€ brutto pro Jahr.
Die Spanne liegt dabei zwischen einem Minimum von 50.500€ und einem Maximum von 83.700€ brutto jährlich.

Wie bei anderen Jobs im IT-Bereich steigt das Gehalt mit zunehmender Erfahrung. So kann das Gehalt eines Data Engineers mit dem Titel „Head of Data Engineering“ bei über 100.000€ brutto pro Jahr liegen.
Ein Senior Data Engineer kann etwa 77.000€ verdienen, während ein Junior Data Engineer etwas über 53.000€ verdient.

Der durchschnittliche Stundenlohn für freiberufliche Data Engineers liegt bei 117€, was einem Tagessatz von 936€ entspricht. Der hohe Stundensatz berechnet sich vor allem durch das Wegfallen verschiedener Zahlungsfaktoren, die es für festangestellte Mitarbeiter gibt. Darunter fallen zum Beispiel Versicherungen, Urlaubstage, aber auch die Hardware, die festangestellten Mitarbeitern in der Regel zur Verfügung gestellt wird.

Weitere Faktoren, die das Gehalt beeinflussen, sind folgende:

Gehalt nach Abschluss
Nach Abschluss eines Bachelorstudiums liegt das Einstiegsgehalt durchschnittlich bei 47.500€. Das Einstiegsgehalt für Data Engineers mit Masterabschluss liegt durchschnittlich bei 52.780€ und für Absolventen mit Doktortitel bei 62.280€.

Gehalt nach Unternehmensgröße
Auch die Größe des gewählten Unternehmens spielt eine entscheidende Rolle. In einem Start-Up, mit geringeren finanziellen Möglichkeiten, liegt das Durchschnittsgehalt bei etwa 49.000€. Bei mittelständischen Unternehmen bei 52.250€ und im Großunternehmen bei etwas über 59.000€.

Gehalt nach Branche
Am meisten verdient man als Data Engineer in der Automobilbranche. Hier liegt das Einstiegsgehalt zwischen etwa 53.000€ und 62.000€. Eher unterdurchschnittlich zahlt der Handel mit einem Einstiegsgehalt zwischen 44.000€ und 51.000€.

Gehalt nach Bundesland
Wie bei den meisten anderen IT-Berufen auch führt Hessen die Liste mit einem Durchschnittsgehalt nach dem Einstieg zwischen 53.500€ und 62.000€ an. Auch die Bundesländer Bayern, Hamburg und Baden-Württemberg zahlen gut.
Eher weniger verdient man in den neueren Bundesländern, wie zum Beispiel Sachsen-Anhalt.

Data Engineers sind zuständig für alles, was mit der Erstellung und Pflege von Daten zu hat.

Data Engineers liefern die Daten, die Experten aus der Data Science zur weiteren Analyse benötigen. Data Engineers erhalten große und unstrukturierte Datensätze aus verschiedenen Quellen. Durch Pipelines und Skripte bringen Data Engineers die Daten in das richtige Format und an den gewünschten Speicherort. Dieser Prozess nennt sich Extract, Transform, Load (ETL).
Trotz schwieriger Aufgaben und komplexen Algorithmen, arbeiten Data Engineers daran den Code so simpel wie möglich zu halten, um anderen eine gute Nachvollziehbarkeit zu ermöglichen.
Zudem kümmern sich Data Engineers um den Aufbau und die Überwachung der IT-Infrastruktur.
Je nach Unternehmen können auch noch weitere Aufgaben hinzukommen, wie zum Beispiel der Einkauf und das Einrichten von Hardwarekomponenten mit der passenden Software.
Data Engineers funktionieren vereinfacht gesagt als Schnittstelle zwischen Hardware und Datenverarbeitung. Das beinhaltet auch die Sicherheit und Zuverlässigkeit des gesamten Systems.
Gerne werden daher auch Kenntnisse in der Datensicherheit und dem Datenschutz gesehen.

Ein Data Engineer beschäftigt sich mit der Aufbereitung von Daten. Sie entwickeln, konstruieren, testen und pflegen die komplette Architektur. Ein Data Engineer hat einen stark technischen Hintergrund und hat die Fähigkeit APIs zu erstellen und zu integrieren. Sie haben ein grundlegendes Verständnis für Daten-Pipelines und Performanceverbesserungen.

Der Data Engineer sortiert und strukturiert die unsktrukturierten Daten, die der Data Scientist für die weitere Analyse und Interpretation benötigt.
Data Scientist analysieren und interpretieren die komplexen, digitalen Daten, welche der Data Engineer zuvor aufbereitet hat. Dafür benötigen sie ein tiefes Verständnis für die statistische Datenanalyse, Machine Learning usw…
Zudem benötigt ein Data Scientist auch umfangreiche Branchenkenntnisse, um die vorliegenden Daten in einen sinnvollen Kontext zu setzen. Auch im Bereich des Machine Learning verlang die Rolle des Data Engineers nicht so tiefgreifende Kenntnisse, wie die des Data Scientists.

Die Aufgaben und Rollen von Data Scientists und Data Engineers liegen recht dich beisammen. Der Data Engineer entwickelt, testet und verbessert Architekturen, während der Data Scientist verantwortlich dafür ist, operative Modelle zu erstellen. Data Scientists sind die Verbindung zwischen Stakeholdern und Kunden.

In kleineren Teams kann es auch passieren, dass ein Data Engineer mehrere Rollen übernehmen muss, wie beispielsweise die des Data Analysts.

Grundlegend benötigen Data Engineers Kenntnisse über verschiedene Programmiersprachen. Die wohl gängigste Programmiersprache an dieser Stelle ist wahrscheinlich Python. Hinzu kommen Tools wie Hadoop, Spark, Hive und Kafka. Auch die Abfragesprache SQL ist ein wichtiger Skill für den Data Engineer.

Neben den Skills zu verschiedenen Tools und Programmiersprachen, benötigt ein Data Engineer Kenntnisse über verschiedene Datenprozesse. Auch Wissen aus anderen bzw. verwandten Bereichen ist wichtig, um im Zweifel weitere Aufgaben übernehmen zu können.
Da Data Engineers eng zusammenarbeiten mit Data Scientists und anderen Entwicklerpositionen, sind zudem ein gutes Kommunikationstalent und eine gute Teamfähigkeit unabdingbar.

In der Regel können Data Engineers einen Universitätsabschluss vorlegen. Typische Studiengänge sind die Zweige Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Doch ist ein Hochschulabschluss nicht zwangsläufig eine Voraussetzung.
So hat man weiterhin die Möglichkeit den Quereinstieg zu meistern durch Weiterbildungen oder Berufserfahrung im Gebiet des Data Engineerings.

Jedoch steigen die Chancen auf ein höheres Einstiegsgehalt mit der Höhe des Abschlusses.

Da der Berufszweig noch recht jung ist, gibt es allerdings kaum Möglichkeiten für eine Spezialisierung. Möglich ist aber zum Beispiel die Rolle des Big Data Engineers oder des Datenarchitekten.

In der Regel können Data Engineers einen Universitätsabschluss vorlegen. Typische Studiengänge sind die Zweige Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Doch ist ein Hochschulabschluss nicht zwangsläufig eine Voraussetzung.
So hat man weiterhin die Möglichkeit den Quereinstieg zu meistern durch Weiterbildungen oder Berufserfahrung im Gebiet des Data Engineerings.

Jedoch steigen die Chancen auf ein höheres Einstiegsgehalt mit der Höhe des Abschlusses.

Da der Berufszweig noch recht jung ist, gibt es allerdings kaum Möglichkeiten für eine Spezialisierung. Möglich ist aber zum Beispiel die Rolle des Big Data Engineers oder des Datenarchitekten.