Data Engineer: Aufgaben, Gehalt und Qualifikationen

Ein Data Engineer ist für Daten-Infrastruktur, Big Data-Prozesse und performante (Cloud) Data-Architekturen verantwortlich. Dazu gehören u.a. das Entwerfen von (Cloud-)Daten-Architekturen, die Automatisierung von Deployment-Prozessen, die Modellierung und Skalierung von Datenbanken der Bau von Daten-Pipelines sowie -Schnittstellen und die Betreuung von laufenden Systemen (DevOps / DataOps). Erfahren Sie in unserem Beitrag, welche Aufgaben ein Data Engineer genau hat, welche davon sich von jenen des Data Scientist und Data Analyst unterscheiden und wie viel er verdient.

Data Engineer – Definition & Key Facts

Der Data Engineer wird teilweise auch als Cloud Data Engineer, Big Data Engineer, Data Architect oder BI Engineer bezeichnet. Alle drei Begriffe bezeichnen die gleiche Tätigkeit mit jeweils unterschiedlichen Nuancen. Im Folgenden erfahren Sie mehr darüber:

Was macht ein Data Engineer?

Das Data Engineering bildet die Grundlage für alle Data Science-Tätigkeiten und eine professionelle Datennutzung. Der Data Engineer konzipiert und realisiert moderne (Big Data) Datenprozesse und performante (Cloud) Daten-Architekturen. In größeren Unternehmen sind die Aufgaben des Data Engineers häufig so komplex, dass diese durch große Teams aus Data Engineers bewältigt werden

Was muss ein Data Engineer können?

Mit einer Berufsausbildung zum Fachinformatiker o.ä. oder einem MINT-Studium sind bereits gute Voraussetzungen für den Beruf des Data Engineers geschaffen. Doch das ist lange nicht alles. Er benötigt vor allem fundiertes Fachwissen in den Bereichen IT-Infrastruktur und Data Science (DataOps).

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 Positionen beschäftigen sich mit den Daten eines Unternehmens. Der Data Engineer ist die erste Station, welche die Daten auf dem Weg durch das Unternehmen erreichen. Er gewinnt die relevanten Daten, bereitet sie auf und erstellt Datensätze. Außerdem ist er für die Speicherung, Verwaltung und Sicherheit der Daten verantwortlich. Das Funktionieren der IT-Infrastruktur und des IT-Systems liegt in seiner Hand.

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: Ein Data Engineer ist für die Entwicklung, Wartung und Optimierung der Dateninfrastruktur und -pipelines verantwortlich. Sie sorgen dafür, dass Daten in einer effizienten und skalierbaren Weise gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden. Sie haben in der Regel Kenntnisse in Datenbank-Technologien, Programmierung, Cloud-Computing und Big-Data-Tools.

Data Scientist: Data Scientists nutzen Daten und statistische Methoden, um Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie haben in der Regel Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenvisualisierung und nutzen Tools wie Python, Julia, R und SQL. Ein Data Scientist arbeitet oft eng mit anderen Experten zusammen, wie z.B. Data Engineers und Data-/Business-Analysten.

Data Analyst: Data Analysts sind für die Datenanalyse und Berichterstattung verantwortlich. Sie sammeln und analysieren Daten, um Trends, Muster und Einblicke zu identifizieren, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Ein Data Analyst hat in der Regel Kenntnisse in Datenanalyse-Tools wie Excel, SQL und Tableau. Der Data Analyst ist so etwas wie der „Übersetzter“ von Datensätzen. Er interpretiert die vom Data Engineer und vom Data Scientist bereitgestellten Daten und versucht, neue Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Seine Perspektive hat dabei einen Business-Fokus und ist weniger technisch.

Insgesamt arbeiten Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts alle mit Daten, haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Fähigkeiten. Während Data Engineers sich auf die Dateninfrastruktur und -pipelines konzentrieren, konzentrieren sich Data Scientists auf die Analyse und Erkenntnisgewinnung aus Daten, während Data Analysts Datenanalysen und Berichte erstellen.

Die Aufgaben eines Data Engineer

Ein Data Engineer hat in der Regel eine breite Palette von Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die je nach Unternehmen, Branche und spezifischer Rolle variieren können. Hier sind einige der häufigsten Aufgaben, die ein Data Engineer übernehmen kann:

#1 Datenarchitektur: Data Engineers entwerfenund entwickelt die Dateninfrastruktur eines Unternehmens, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Sie sorgen dafür, dass die Dateninfrastruktur skalierbar und effizient ist. Das Stichwort Data Lake beschäftigt heute immer mehr Unternehmen. Da jeder Mensch täglich Unmengen von Daten produziert, sind Unternehmen mit einem „Datensee“ konfrontiert, der vor allem in der Industrie 4.0 große Dimensionen annehmen kann. Deshalb ist es wichtig, dass mit den großen Datenmengen richtig umgegangen wird. Für die Daten muss der Data Engineer die richtige IT-Infrastruktur wählen, also die richtigen Tools und Technologien, z.B.: ETL, Apache Spark, Spark Streaming, Kafka, Delta Lake, HDFS, Hadoop, Databricks, NoSQL und Cloud-Technologie.

#2 Datenintegration: Ein Data Engineer erstellt und pflegt Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und in eine einheitliche Form bringen. Dies umfasst auch die Transformation und Bereinigung der Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind. Zur täglichen Arbeit des Data Engineer gehören Datenbanken. Diese werden von ihm modelliert, sodass die Daten strukturiert werden können. Um eine Datenplattform aufbauen zu können, ist Erfahrung in den Bereichen DevOps und DataOps wichtig.

#3 Datenspeicherung: Der Data Engineer sorgt dafür, dass die Daten sicher und zuverlässig gespeichert werden. Sie entscheiden über die geeigneten Speicherlösungen, die den Bedarf an Datenverfügbarkeit, -integrität und -sicherheit erfüllen. Wenn Unternehmen mit Daten arbeiten, muss auch sichergestellt werden, dass diese vor Dritten geschützt werden. Gemeinsam mit den Security-Spezialisten eines Unternehmens sorgen die Data Engineers für eine sicher Umgebung der Daten (Stichwort: Cyber- und IT-Security).

#4 Datenüberwachung: Ein Data Engineer ist verantwortlich für die Überwachung der Dateninfrastruktur, um sicherzustellen, dass sie effektiv funktioniert und dass Probleme schnell identifiziert und behoben werden.

#5 Automatisierung: Data Engineers automatisieren Datenpipelines und -prozesse, um Zeit und Ressourcen zu sparen und die Effizienz zu steigern.

#6 Zusammenarbeit mit anderen Experten: Data Engineers arbeitet mit anderen Experten im Unternehmen zusammen, wie z.B. Data Scientists, Softwareentwicklern 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 in der Datenanalyse Schritt zu halten.

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

Ein Data Engineer ist eine Fachkraft, die für die Entwicklung, Wartung und Optimierung von Dateninfrastrukturen und -pipelines verantwortlich ist. Bisher gibt es noch keine spezielle Ausbildung, um Data Engineer zu werden. Die wichtigste Voraussetzung für diese Position sind fundierte Fachkenntnisse bzw. Erfahrung in den IT-Infrastruktur und Data Science. Hier sind die wichtigsten Anforderungen an einen Data Engineer hinsichtlich Ausbildung und Qualifikation:

#1 Bildung: Ein Data Engineer absolviert meist eine IT-Berufsausbildung (z.B. Fachinformatiker) oder ein MINT-Studium. Nur langsam etablieren sich aber auch Ausbildungsangebote, die speziell auf den Bereich Big Data ausgerichtet sind.

#2 Programmierung: Data Engineers sollten über Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache verfügen, wie z.B. Python, Java oder Scala. Sie sollten in der Lage sein, Skripte und Programme zu schreiben, 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. Sie sollten in der Lage sein, Datenbank-Designs zu erstellen und zu implementieren.

#4 Big Data-Tools: Data Engineers sollten mit Tools und Frameworks zur Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen vertraut sein, wie z.B. Hadoop, Spark, Kafka und Hive. Sie sollten in der Lage sein, diese Tools zu nutzen, um Datenpipelines zu erstellen und zu optimieren.

#5 Cloud Computing: Data Engineers sollten über Kenntnisse in Cloud-Computing-Technologien und -Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform verfügen. Sie sollten in der Lage sein, Dateninfrastrukturen und -pipelines in der Cloud zu implementieren und zu optimieren, CI/CD Pipelines wie Maven, Sbt, Git oder Gradle.

#6 Erfahrung: Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Dateninfrastrukturen und -pipelines ist ein wichtiger Faktor. Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen und in der Implementierung von ETL-Prozessen ist besonders wertvoll. Interessiert man sich für den Beruf des Data Engineers, kann man mit dem nötigen Fachwissen auch direkt mit entsprechender Erfahrung in der IT-Infrastruktur oder als Studienabsolvent als Junior Data Engineer einsteigen. Da es sich um einen Beruf mit starkem Praxisbezug handelt, hat man mit fortschreitender Berufserfahrung und zunehmender Fachkenntnis gute Aufstiegschancen. Oftmals trifft Data Engineers an, die früher allgemein in der IT-Infrastruktur gearbeitet und sich dann im Bereich Data spezialisiert haben.

#7 Soft Skills: Data Engineers sollten in der Lage sein, effektiv zu kommunizieren und als Teil eines Teams zu arbeiten. Sie sollten in der Lage sein, Anforderungen von Geschäftsanwendern zu verstehen und technische Lösungen bereitzustellen. Ein Data Engineer muss mit allen Bereichen eines Unternehmens zusammenarbeiten, da die IT-Infrastruktur in seiner Hand liegt. Es lassen sich von verschiedensten Abteilungen eines Unternehmens Daten gewinnen. Der tägliche Kontakt mit diesen Abteilungen erfordert neben Teamfähigkeit auch Kommunikationsgeschick, Empathie und analytisches Denken.

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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