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. Eng verzahnt ist die Arbeit mit Rollen wie Senior Data Analyst, BI Developer oder Head of BI.

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:

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.

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).

Abhängig von der Berufserfahrung und Expertise verdient ein Senior Data Engineer zwischen 70.000 und 100.000 Euro brutto pro Jahr, der Einstieg liegt bei rund 50.000 bis 60.000 Euro. Weitere Einflussfaktoren auf das Gehalt sind Ausbildung, Unternehmensgröße oder der Standort des Unternehmens.

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.

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:

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 Einstiegsgehalt liegt im Schnitt zwischen 50.000 und 60.000 Euro brutto jährlich.

Als Senior Data Engineer liegt das jährliche Durchschnittsgehalt zwischen 70.000 und 100.000 Euro brutto. Mit gefragten Spezialisierungen, etwa rund um KI-Datenplattformen, sind auch höhere Gehälter erreichbar.

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:

Der breite KI-Einsatz hat das Data Engineering vom Hintergrundberuf zur Schlüsselrolle gemacht, denn jede KI-Anwendung ist nur so gut wie die Daten, die sie erreicht. Data Engineers bauen die Pipelines, die Sprachmodelle mit aktuellen Unternehmensdaten versorgen, etwa für RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation) mit Vektordatenbanken, und erschließen dafür zunehmend auch unstrukturierte Quellen wie Dokumente, Tickets oder Gesprächsprotokolle.

Damit steigt das Gewicht der Datenqualität noch einmal deutlich, denn fehlerhafte oder veraltete Daten führen bei KI-Systemen direkt zu falschen Antworten im Fachbereich. Data Engineers verankern deshalb Qualitätsprüfungen, Herkunftsnachweise und Zugriffsregeln fest in ihren Pipelines und arbeiten enger denn je mit Data Scientists und den Verantwortlichen für KI-Governance zusammen.

Gleichzeitig verändert KI die eigene Arbeit: Assistenten unterstützen beim Schreiben von Transformationslogik und SQL, Routineaufgaben in der Pipeline-Wartung lassen sich zunehmend automatisieren. Wer als Data Engineer klassische Plattformarbeit mit KI-tauglichen Datenarchitekturen verbindet, gehört zu den gefragtesten Datenprofilen am Markt, was sich auch in den Gehältern niederschlägt.

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:

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