Job Profil
Big Data Engineer
Ein Big Data Engineer entwickelt und verwaltet umfangreiche Dateninfrastrukturen, fokussiert auf die Integration und Visualisierung verschiedenartiger Datenmengen sowie die Sicherstellung von Datenqualität und -sicherheit.
Big Data Engineer Profilbeschreibung
Was ist ein Big Data Engineer?
Ein Big Data Engineer ist ein IT-Experte, der sich mit der Entwicklung und Verwaltung großer Dateninfrastrukturen befasst. Er ist auf Erfassung, Zusammenführung und Integration großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus externen sowie internen Quellen fokussiert. Die Arbeit mit heterogenen Datenformaten gehört ebenso zu seinem Aufgabenbereich wie Datenvisualisierung und die Gewährleistung von Datenqualität und -sicherheit.
Was versteht man unter Big Data?
Big Data bezeichnet volumenreiche und komplexe Datenmengen, die aufgrund ihrer Größe, Entstehungsgeschwindigkeit und Vielfalt nicht mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden effizient verarbeitet, gespeichert oder analysiert werden können. Quellen sind unter vielen anderen unternehmerische Transaktionen, Social Media, Sensoren, Mobilgeräte sowie Websites. Die Daten werden in Echtzeit generiert und umfassen verschiedene Datenformate und -typen. Neben strukturierten Daten, die in traditionellen relationalen Datenbanken organisiert sind, enthält Big Data auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Audiodateien, Videos, Logdateien und mehr.
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Was macht ein Big Data Engineer?
Entwicklung einer effizienten Datenarchitektur
Der Big Data Engineer entwirft, implementiert und pflegt Daten-Infrastrukturen, die die Speicherung und Verarbeitung von Big Data unterstützen. Dazu gehören neben Datenbanken, Datenpipelines und Data Warehouses diverse weitere Systeme. Die Integration von Application Programming Interfaces – APIs – ermöglicht es verschiedenen Softwareanwendungen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
Daten-Akquise
Erfassung, Zusammenführung und Integration von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen. Das beinhaltet oft die Arbeit mit heterogenen Datenformaten. Genutzt werden dabei Web Crawling und Web Scraping ebenso wie APIs.
Implementierung von Datenverarbeitungslösungen
Die Entwicklung und Implementierung unternehmensgerechter, effizienter Datenverarbeitungslösungen ist ein weiteres Charakteristikum der Tätigkeit des Big Data Engineers. Dazu gehört die Auswahl von Technologien, Data Warehouses, Data Lakes oder anderer Speicherlösungen, die es gestatten, große Datenmengen effizient zu speichern und darauf zuzugreifen.
Datenintegration und -verarbeitung
Big Data Engineers entwickeln ETL (Extract, Transform, Load)-Prozesse, um Daten unterschiedlicher Provenienz zu extrahieren, zu transformieren und in das Zielsystem zu integrieren. Sie programmieren Skripte und verwenden Big Data-Verarbeitungstools wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka.
Performance-Optimierung und Skalierung
Mit einer auf die Unternehmensspezifika abgestimmten Skalierung der Daten-Infrastruktur optimiert der Big Data Engineer Performance und Geschwindigkeit von Datenanalyse und -verarbeitung. In diesen Aufgabenbereich gehören die Feinabstimmung von Datenbankabfragen, die Nutzung von Parallelverarbeitung und das Tuning von Datenpipelines.
Datenschutz und Systemsicherheit
Ein Big Data Engineer implementiert Sicherheitsmaßnahmen entsprechend geltender Datenschutzbestimmungen, um unbefugtem Zugriff vorzubeugen. Die Verschlüsselung sensibler Daten gehört ebenso zu seinem Aufgabenbereich wie die Verwaltung von Zugriffsrechten und die Implementierung von Sicherheitsrichtlinien.
Mit welchen Tools arbeitet ein Big Data Engineer?
Zu Verarbeitung, Speicherung und Analyse stehen dem Big Data Engineer diverse moderne Tools zur Verfügung. Zu den gängigsten von ihnen gehören:
- Python: eine flexible Programmiersprache zur Entwicklung von Skripten und Workflows.
- SQL – Structured Query Language: Abfragesprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken. Die Mehrzahl der derzeit existierenden Datensysteme ist mit SQL-Schnittstellen ausgestattet.
- NoSQL-Datenbanken: NoSQL steht für Not only SQL. NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, MongoDB, HBase und Couchbase folgen einem nicht-relationalen Ansatz. Sie benötigen keine definierten Tabellenschemata, skalieren horizontal und eignen sich vornehmlich zur Erfassung und Verarbeitung unstrukturierter Daten.
- Hadoop: Open-Source-Software-Framework für die verteilte Verarbeitung großer Datensätze. Es umfasst das Hadoop Distributed File System (HDFS) zur Speicherung von Daten sowie MapReduce zur parallelen Verarbeitung.
- Apache Spark: Cluster-Computing-Framework, das eine Echtzeit-Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und interaktive Abfragen ermöglicht. Spark unterstützt auch Streaming-Datenverarbeitung.
- Apache Kafka: verteilte Streaming-Plattform, die es ermöglicht, große Mengen an Streaming-Daten in Echtzeit zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten.
- Cloud-Plattformen: Cloud-basierte Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform mit diversen Speicherlösungen, Datenverarbeitungs-Engines und Analysetools.
Big Data Engineer und verwandte Rollen
Ein Big Data Engineer als hochqualifizierte Fachkraft für Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse arbeitet eng mit IT-Spezialisten zusammen, deren spezifische Arbeitsbereiche ähnliche Qualifizierungen und Fähigkeiten erfordern.
- Der Data Scientist ist verantwortlich für die Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Analyse von Daten sowie deren Auswertung. Er verwendet statistische Analysen, maschinelles Lernen und Data-Mining-Techniken, um aktuelle Muster und Trends zu identifizieren. Kompetente Data Scientists findest Du hier.
- Ein Data Analyst analysiert Daten-Konvolute und präsentiert die Resultate in Form von Berichten, Dashboards und visuellen Darstellungen. Diese bilden die Grundlage für Entscheidungsfindungen und Marketingstrategien.
- Datenarchitekten erarbeiten Datenmodelle und -architekturen, die eine effiziente Speicherung, Verarbeitung und Nutzung der erfassten Daten ermöglichen. Dabei identifizieren sie erfolgversprechende Datenbanktechnologien, Strukturierungsansätze und Datenflussmuster. Im Freelanzer-Pool von Elvatex findest Du selbstverständlich auch einen kompetenten Datenarchitekten.
- Der Data Engineer ist für die Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und -infrastrukturen verantwortlich. Er arbeitet mit Daten in verschiedenen Größenordnungen und kümmert sich um alle Belange von Datenpipelines, einschließlich Datenintegration und -transformation.
- Ein Machine Learning Engineer ist für Entwicklung und Implementierung maschineller Lernalgorithmen und Modelle verantwortlich. Mithilfe der erfassten Daten trainiert und optimiert er Modelle, die Forecasts und Systeme zur Entscheidungsfindung zu erstellen.
Wodurch unterscheiden sich Big Data Engineer und Data Scientist?
Der Big Data Engineer konzentriert sich auf Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen. Sein Fokus liegt auf der effizienten Verarbeitung und Speicherung von Daten, um sie für die Analyse zugänglich zu machen. Er besitzt umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Datenbanken, Datenverarbeitungstechnologien, Cloud-Computing und Scripting.
Das Hauptaugenmerk eines Data Scientists hingegen liegt auf der Datenanalyse und daraus resultierenden Schlussfolgerungen. Er verwendet statistische Modelle, Machine Learning sowie Data-Mining-Techniken zur Identifizierung von Trends und Mustern. Der Data Scientist benötigt umfangreiche mathematische, statistische und Programmier-Kenntnisse.
Wodurch unterscheiden sich Big Data Engineer und Machine Learning Engineer?
Der Hauptunterschied der Arbeitsbereiche beider IT-Profis liegt im Fokus ihrer Tätigkeiten. Während sich der Big Data Engineer auf Erfassung und Verwaltung von Datenstrukturen konzentriert, ist der Arbeitsschwerpunkt eines Machine Learning Engineers ausgerichtet auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von maschinellen Lernalgorithmen. Er ist Spezialist in den Kategorien statistische Modellierung, Programmierung und Frameworks wie TensorFlow, scikit-learn oder PyTorch.
Wie wird man Big Data Engineer?
Data Engineering wird in Deutschland noch nicht als selbstständiger Studiengang angeboten. Aufgrund des rasant gestiegenen Bedarfs an IT-Spezialisten sind Quereinsteiger gefragt. Eine Voraussetzung für die Tätigkeit als Big Data Engineer ist ein abgeschlossenes Studium der Fachrichtungen Computertechnik, Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Es muss aber nicht in jedem Fall ein Studium sein. Die abgeschlossene Ausbildung zum Statistiker ist optimal für eine Qualifizierung zum Datentechniker. Datentechniker mit IT-Ausbildung sind als praxisnahe Fachkräfte derzeit besonders gesucht.
Wie viel verdient ein Big Data Engineer?
Big Data Engineers sind sehr gesuchte Fachkräfte, daher sind bereits die Einstiegsgehälter entsprechend hoch. Sie liegen in Deutschland derzeit im Durchschnitt bei rund 50.000 EUR pro Jahr. Das Gehalt erfahrener Spezialisten kann 70.000 EUR betragen und liegt in IT-Hochburgen wie Berlin, München und Hamburg nicht unwesentlich darüber. Noch höhere Gehälter werden in den Vereinigten Staaten erzielt.
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