Data Engineer

Data Engineer Jobprofil

Was ist ein Data Engineer?

Data Engineers sind dafür verantwortlich, dass ein Unternehmen alle Daten und Informationen erhält, die es benötigt — sortiert und im gewünschten Format bereitgestellt. Dabei spielen Datenschutz und Datensicherheit eine wichtige Rolle.

Ein Data Engineer entwickelt, entwirft, testet und pflegt die gesamte Datenarchitektur eines Unternehmens. Er empfängt große, unstrukturierte Datensätze aus verschiedenen Quellen und bringt diese per ETL-Prozesse in das richtige Format und an den richtigen Ort. Er fungiert als Schnittstelle zwischen Hardware-Infrastruktur und Datenverarbeitung — und trägt auch Verantwortung für die Sicherheit und Zuverlässigkeit des gesamten Systems.

Was sind die Aufgaben eines Data Engineers?

Data Engineers liefern die Daten, die Experten aus der Data Science zur weiteren Analyse benötigen. Zu den Kernaufgaben gehören:

• Empfang großer, unstrukturierter Datensätze aus verschiedenen internen und externen Quellen
• Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Skripten für Extract, Transform, Load (ETL)
• Aufbau und Überwachung der IT-Dateninfrastruktur
• Sicherstellen, dass Code trotz komplexer Algorithmen sauber und nachvollziehbar bleibt
• Einkauf und Einrichtung von Hardwarekomponenten mit passender Software (je nach Unternehmen)
• Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz-Compliance

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.

Data Engineer vs. Data Scientist

Beide Rollen sind eng verzahnt — Data Scientists bauen auf der Infrastruktur und Datenqualität auf, die Data Engineers bereitstellen.

Welche Skills braucht ein Data Engineer?

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.

Was sind die Voraussetzungen für einen Data Engineer?

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.

Was verdient ein Data Engineer?

Nach Erfahrungsstufe:

Spanne: 50.500 € – 83.700 €

Freelance: Durchschnittlich 117 €/Std. (936 € Tagessatz)

Nach Abschluss:

• Bachelor: ~47.500 € Einstiegsgehalt
• Master: ~52.780 € Einstiegsgehalt
• Doktorat: ~62.280 € Einstiegsgehalt

Nach Unternehmensgröße:

• Start-up: ~49.000 €
• Mittelstand: ~52.250 €
• Großunternehmen: ~59.000 €+

Nach Branche: Automotive zahlt am besten (53.000–62.000 € Einstieg). Handel liegt unter Durchschnitt.

Nach Bundesland: Hessen führt (53.500–62.000 € Durchschnitt); Bayern, Hamburg und Baden-Württemberg ebenfalls überdurchschnittlich.