Data Engineer: Aufgaben, Gehalt und Qualifikationen

Ein Data Engineer ist verantwortlich für die Dateninfrastruktur, Big-Data-Prozesse und leistungsfähige (Cloud-)Datenarchitekturen. Dazu gehören unter anderem das Entwerfen von Cloud-Datenarchitekturen, die Automatisierung von Deployment-Prozessen, die Modellierung und Skalierung von Datenbanken, der Aufbau von Datenpipelines und Schnittstellen sowie die Betreuung laufender Systeme (im Sinne von DevOps, DataOps und ggf. MLOps). In diesem Artikel erfahren Sie, welche Aufgaben ein Data Engineer im Detail hat, wie sich diese von den Aufgaben eines Data Scientist und Data Analyst unterscheiden und welches Gehalt ein Data Engineer typischerweise erzielt.

Data Engineer – Definition & Key Facts

Der Data Engineer wird häufig auch als Cloud Data Engineer, Big Data Engineer, Data Architect oder BI Engineer bezeichnet. All diese Bezeichnungen beschreiben im Kern dasselbe Berufsbild, jeweils mit leicht unterschiedlichem Fokus. Im Folgenden erfahren Sie mehr über die Besonderheiten dieses Berufs:

Was macht ein Data Engineer?

Data Engineering bildet das Fundament aller Data-Science-Aktivitäten und ermöglicht eine professionelle Nutzung von Daten. Der Data Engineer konzipiert und realisiert moderne Big-Data-Prozesse sowie leistungsfähige (Cloud-)Datenarchitekturen. In größeren Unternehmen sind die Aufgaben eines Data Engineers häufig so umfangreich und komplex, dass oft ganze Data-Engineering-Teams daran arbeiten.

Was muss ein Data Engineer können?

Ein MINT-Studium oder eine IT-Berufsausbildung (z.B. zum Fachinformatiker) schafft eine gute Basis für den Beruf des Data Engineers. Doch das allein genügt nicht – ein Data Engineer braucht vor allem tiefgehende Kenntnisse in der IT-Infrastruktur und Data Science, insbesondere im Bereich DataOps (Datenprozess-Automatisierung).

Wie viel verdient ein Data Engineer?

Abhängig von der Berufserfahrung und Expertise eines Senior Data Engineer zwischen 56.500 und 90.000 € brutto pro Jahr. Weitere Einflussfaktoren auf das Gehalt sind Ausbildung, Unternehmensgröße oder der Standort des Unternehmens.

Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst

Alle drei Rollen befassen sich mit den Daten eines Unternehmens, aber in unterschiedlicher Weise. Der Data Engineer bildet die erste Station im Datenfluss: Er extrahiert die relevanten Daten, bereitet sie auf und stellt sie als Datensätze bereit. Außerdem ist er für Speicherung, Verwaltung und Sicherheit der Daten zuständig – die Funktionsfähigkeit der gesamten IT-Infrastruktur liegt in seiner Verantwortung.

Die Daten gelangen vom Data Engineer weiter in die Abteilungen von Big Data: zum Data Scientist, der sie weiterbearbeitet, und schließlich zum Data Analyst, der die Daten für das Unternehmen weiterinterpretiert.

Data Engineer vs. Data Scientist vs. Data Analyst

Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst sind alle wichtige Rollen im Bereich der Datenverarbeitung. Hier sind die Unterschiede zwischen diesen Rollen:

Data Engineer: Verantwortlich für die Entwicklung, Wartung und Optimierung der Dateninfrastruktur und Daten-Pipelines. Der Data Engineer sorgt dafür, dass Daten effizient und skalierbar gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden. Er verfügt in der Regel über fundierte Kenntnisse in Datenbank-Technologien, Programmierung, Cloud-Computing und Big-Data-Tools.

Data Scientist: Nutzt Daten und statistische Methoden, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Ein Data Scientist beherrscht typischerweise Statistik, Machine Learning und Datenvisualisierung und arbeitet mit Tools wie Python, Julia, R oder SQL. Er kollaboriert oft eng mit Data Engineers und Data Analysts, um Datenmodelle zu entwickeln und umzusetzen.

Data Analyst: Verantwortlich für Datenanalyse und Reporting. Der Data Analyst sammelt und analysiert Daten, um unternehmensrelevante Trends und Muster zu erkennen. Er besitzt in der Regel Erfahrung mit Tools wie Excel, SQL und Tableau. Gewissermaßen fungiert er als „Übersetzer“ der Daten: Er interpretiert die von Data Engineers und Data Scientists aufbereiteten Informationen und leitet daraus Erkenntnisse für das Business ab. Sein Fokus ist dabei stark fachlich (geschäftsorientiert) und weniger technisch.

Zusammengefasst unterscheiden sich die drei Rollen deutlich in ihrem Schwerpunkt: Data Engineers konzentrieren sich primär auf Infrastruktur und Datenpipelines, Data Scientists auf die datengetriebene Analyse und Entwicklung von ML-Modellen, und Data Analysts auf die Auswertung von Daten und Erstellung von Berichten für Geschäftsentscheidungen.

Die Aufgaben eines Data Engineer

Einem Data Engineer obliegt typischerweise ein breites Aufgabenspektrum, das je nach Unternehmen, Branche und konkreter Rolle variieren kann. Im Folgenden sind einige der häufigsten Aufgaben eines Data Engineers aufgeführt:

#1 Datenarchitektur: Der Data Engineer entwirft und entwickelt die Dateninfrastruktur des Unternehmens – einschließlich Datenbanken, Data-Warehouses und Data Lakes. Er stellt sicher, dass diese Infrastruktur skalierbar und effizient bleibt. Stichwort Data Lake: Viele Unternehmen stehen heute vor gewaltigen Datenmengen (etwa im Kontext Industrie 4.0). Daher muss der Data Engineer die passende IT-Infrastruktur sowie geeignete Tools auswählen, um diese Big Data bewältigen zu können. Dazu zählen z.B. Technologien und Werkzeuge wie ETL-Pipelines, Apache Spark (inkl. Spark Streaming), Apache Kafka, Delta Lake, verteilte Dateisysteme wie HDFS, Hadoop, Databricks, NoSQL-Datenbanken und Cloud-Plattformen.

#2 Datenintegration: Der Data Engineer entwickelt und betreibt Datenpipelines, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und in ein einheitliches Format überführen. Dazu gehört die Transformation und Bereinigung der Daten, um deren Qualität für Analysen sicherzustellen. Auch die Arbeit mit Datenbanken gehört zum Alltag: Der Data Engineer modelliert Datenbankstrukturen, damit Informationen strukturiert und effizient gespeichert werden können. Für den Aufbau einer robusten Datenplattform sind zudem Erfahrungen im Umfeld von DevOps und DataOps wichtig.

#3 Datenspeicherung: Datenspeicherung: Der Data Engineer stellt sicher, dass Daten sicher und zuverlässig gespeichert werden. Er wählt geeignete Speicherlösungen aus, die den Anforderungen an Datenverfügbarkeit, -integrität und -sicherheit gerecht werden. Wenn im Unternehmen mit großen Datenbeständen gearbeitet wird, muss außerdem gewährleistet sein, dass diese vor unbefugtem Zugriff geschützt sind. Gemeinsam mit den IT-Security-Spezialisten sorgt der Data Engineer für eine sichere Datenumgebung und achtet auf Datenschutz und Cybersecurity.

#4 Datenüberwachung: Der Data Engineer überwacht kontinuierlich die Dateninfrastruktur, um einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen. So können Performance-Probleme oder Fehlfunktionen frühzeitig erkannt und behoben werden.

#5 Automatisierung: Der Data Engineer automatisiert Datenpipelines und Prozesse, um Zeit und Ressourcen zu sparen und die Effizienz der Datenverarbeitung zu erhöhen. Routineaufgaben werden nach Möglichkeit skript- oder toolbasiert ausgeführt.

#6 Zusammenarbeit: Der Data Engineer arbeitet eng mit anderen Fachleuten im Unternehmen zusammen – etwa mit Data Scientists, Softwareentwicklern und Business-Analysten. Gemeinsam mit ihnen integriert er die Data Engineers arbeitet mit anderen Experten im Unternehmen zusammen, wie z.B. und Geschäftsanalysten, um Dateninfrastrukturen und -pipelines zu integrieren und in Geschäftsentscheidungen umzusetzen.

#7 Fortbildung: Der Data Engineer muss sich kontinuierlich weiterbilden, um mit neuen Technologien und Trends im Datenbereich Schritt zu halten (z.B. mit aktuellen Methoden wie DataOps und MLOps). Nur durch permanentes Lernen bleibt er hinsichtlich Tools, Technologien und Best Practices immer auf dem neuesten Stand.

Gehalt: Das verdient der Data Engineer

Je nach Unternehmen und Branche variieren die Anforderungen an einen Data Engineer. Abhängig von der Berufserfahrung und Qualifikation, aber auch Unternehmensgröße, Branche und Standort variieren die Gehälter.

Das Gehalt eines Junior Data Engineer und Middle Data Engineer

Das Einstiegsgehalt liegt im Schnitt zwischen 44.700 und 54.300 € brutto jährlich.

Das Gehalt eines Senior Data Engineer

Als Senior Data Engineer liegt das jährliche Durchschnittsgehalt zwischen 55.000 und 90.000 € brutto.

Anforderungen an einen Data Engineer: Ausbildung & Qualifikation

Data Engineers sind Fachkräfte, die für Aufbau, Wartung und Optimierung von Dateninfrastrukturen und -pipelines verantwortlich sind. Eine spezifische Ausbildung zum „Data Engineer“ gibt es derzeit noch nicht; entscheidend sind vor allem fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrungen in IT-Infrastruktur und Data Science. Im Folgenden die wichtigsten Anforderungen an Ausbildung und Qualifikation eines Data Engineers:

#1 Bildung: Meist bringen Data Engineers eine IT-Berufsausbildung (z.B. zum Fachinformatiker) oder ein Studium in einem MINT-Fach – typischerweise Informatik – mit. Inzwischen etablieren sich auch erste spezialisierte Studiengänge und Weiterbildungsangebote im Bereich Big Data und Data Engineering, diese stehen jedoch erst am Anfang.

#2 Programmierung: Kenntnisse in mindestens einer gängigen Programmiersprache (z.B. Python, Java oder Scala) sind essenziell. Ein Data Engineer sollte fähig sein, Skripte und Anwendungen zu entwickeln, um Datenpipelines sowie ETL-Prozesse aufzubauen und zu warten.

#3 Datenbanken: Umfassendes Wissen im Bereich Datenbanken ist wichtig – sowohl in Bezug auf relationale Datenbanksysteme als auch NoSQL-Datenbanken und Data-Warehousing. Ein Data Engineer muss Datenbankmodelle entwerfen und in der Praxis umsetzen können.

#4 Big Data-Tools: Ein Data Engineer sollte mit Tools und Frameworks zur Verarbeitung großer Datenmengen vertraut sein. Zu den bekanntesten gehören Hadoop, Apache Spark, Kafka oder Hive. Der Data Engineer sollte in der Lage sein, diese Werkzeuge effektiv einzusetzen, um Datenpipelines zu entwickeln und zu optimieren.

#5 Cloud Computing: Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform ist heute nahezu unverzichtbar. Ein Data Engineer sollte Dateninfrastrukturen und Pipelines in der Cloud aufbauen und optimieren können. Auch der Umgang mit CI/CD-Pipelines und Tools (z.B. Maven, Sbt, Git, Gradle) ist von wichtig, um Deployments zu automatisieren.

#6 Erfahrung: Praxis ist im Data Engineering entscheidend. Erfahrung im Aufbau von Dateninfrastrukturen sowie im Umgang mit großen Datenmengen (insbesondere bei der Umsetzung von ETL-Prozessen) ist äußerst wertvoll. Viele Data Engineers stammen ursprünglich aus der allgemeinen IT-Infrastruktur oder der Softwareentwicklung und spezialisieren sich später auf Daten-Themen. Mit dem nötigen Fachwissen kann man sogar als Absolvent direkt als Junior Data Engineer einsteigen. Da dieser Beruf stark praxisorientiert ist, verbessern sich mit wachsender Berufserfahrung und Expertise auch die Karriere- und Aufstiegschancen deutlich.

#7 Soft Skills: Neben den technischen Fähigkeiten sind Soft Skills für Data Engineers sehr wichtig. Ein guter Data Engineer kommuniziert klar und arbeitet teamorientiert. Er versteht die Anforderungen der Fachabteilungen und kann technische Lösungen in verständliche Sprache übersetzen. Da ein Data Engineer bereichsübergreifend mit nahezu allen Abteilungen zusammenarbeitet, sind Eigenschaften wie Kommunikationsstärke, Empathie und analytisches Denken unerlässlich.

Wie wird man Data Engineer?

Nach Ausbildung oder Studium im technischen Bereich hat man gute Voraussetzungen für einen Job als Junior Data Engineer. Hat man das nötige Fachwissen, ist auch ein Quereinstieg in diesem Bereich nicht unüblich. Häufig kommen Data Engineers aus dem Bereich der allgemeinen IT-Infrastruktur oder der Softwareentwicklung. So kann man sich beispielsweise vom Systemadministrator, DevOps Engineer oder Softwareentwickler zum Data Engineer spezialisieren. Um ein Data Engineer zu werden, gibt es in der Regel einige Schritte, die man unternehmen kann:

#1 Bildung: Eine gute Grundlage in Informatik, Mathematik, Statistik und Datenbanken ist unerlässlich, um Data Engineer zu werden. Ein Abschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder eine Ausbildung zum Fachinformatiker ist üblich.

#2 Programmierung: Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java, Scala oder SQL sind ebenfalls wichtig. Data Engineers verwenden diese Sprachen, um Datenpipelines und ETL-Prozesse zu erstellen und zu warten.

#3 Datenbanken: Data Engineers sollten über Kenntnisse in Datenbank-Technologien wie relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und Data Warehousing verfügen.

#4 Big Data-Tools: Es gibt eine Vielzahl von Tools und Frameworks, die Data Engineers verwenden, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Einige der bekanntesten Tools sind z.B. Hadoop, Spark, Kafka und Hive.

#5 Cloud Computing: Data Engineers sollten über Kenntnisse in Cloud-Computing-Technologien und -Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform verfügen.

#6 Praxiserfahrung: Neben der reinen Berufserfahrung gibt viele Open-Source-Projekte, an denen man teilnehmen kann, um Erfahrungen zu sammeln.

#7 Weiterbildung: Da sich die Technologie und die Datenanalysemethoden ständig weiterentwickeln, ist es wichtig, sich kontinuierlich fortzubilden und auf dem neuesten Stand zu bleiben.

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