Data Engineer: Aufgaben, Gehalt und Qualifikationen

Data Engineer

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 Senior 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.

Beschreibung Data Engineer

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.

Unterschied Big Data

Data Engineer vs. Data Scientist / vs. Data Analyst

Ein Data Scientist oder auch Data Science Engineer arbeitet mit jenen großen Datensätzen von Unternehmen, die der Data Engineer aus verschiedenen Quellen gewonnen und zur Verfügung gestellt hat. Diese werden vom Data Scientist mit mathematischen Modellen anwendbar gemacht. Ein Data Scientist entwickelt daraus beispielsweise Handlungsempfehlungen für das Unternehmen oder trifft Vorhersagen.

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.

Die Aufgaben eines Data Engineer

Datengewinnung und Datenverarbeitung

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.

Arbeit mit Datenbanken

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:

Cyber- und IT-Security

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.

IT-Infrastruktur

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.

Was macht ein Data Engineer

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.

Gehalt Data Engineer

Anforderungen an einen Data Engineer: Ausbildung & Qualifikation

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.

Fachkenntnisse

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.

Folgende Technologien sollte ein Data Engineer beherrschen:

  • Cloud Technologien wie AWS, Azure, Google, etc
  • Big Data Technologien (z.B. Apache Spark, Kafka, Hadoop)
  • Datenbanken (z.B. noSQL, relationale Datenbanken)
  • CI/CD Pipelines wie Maven, Sbt, Git oder Gradle
  • Softwareentwicklung (z.B. Python, Java, Scala)
  • ETL- und Versionsverwaltungs-Tools

Berufserfahrung

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.

Soft Skills

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.

Was muss ein Data Engineer können?

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.

Ihr Headhunter für den Data Engineer

Sie möchten die Suche nach einem qualifizierten Data Engineer oder Database Engineer lieber in die Hände eines Experten legen? Dann ist TechMinds, als Recruiting-Boutique für Tech und IT, genau Ihr richtiger Kontakt. Als Headhunter für Data Sience helfen Ihnen dabei, hochqualifizierte Mitarbeiter für das Data-Team Ihres Unternehmens zu finden. Kontaktieren Sie uns, unsere Headhunting-Experten beraten Sie gerne individuell.

Bildquellen: © Friends Stock – stock.adobe.com
Grafiken: Die Infografiken dürfen gerne verwendet und geteilt werden. Bitte nennen Sie als Quelle diesen Beitrag oder techminds.de

Florenz Klasen | TechMinds Personalberatung Team

AUTOR DES BEITRAGS

Florenz Klasen

Der gebürtige Hamburger, Florenz Klasen, studierte Wirtschaftsingenieurwesen in Hamburg und Birmingham. Zunächst arbeitete Herr Klasen im Projektmanagement des internationalen Tech-Konzerns NXP und als IT-Unternehmer in einem App-Startup, wo er Teams zum Erfolg führte.

Die TechMinds Personalvermittlung ist aus dieser Leidenschaft entstanden: Großartige Teams für zukunftsweisende Tech & IT Projekte zusammenzuführen. Herr Klasen wird Ihr zentraler Ansprechpartner & Headhunter rund um Ihre Personalsuche sein.

TechMinds-Logo-IT-Personalberatung,-Logo-+-Subline

Wir unterstützen unsere Kunden dabei, Wachstum und Effizienz zu steigern. Schneller, besser und nachhaltiger als irgendjemand anderes. Wir tun dies, indem wir sie mit hochqualifizierten Führungskräften und Professionals zusammenführen.

MENÜ

KANDIDATEN-APP

Selfster-App für Kandidaten

STANDORTE

HAUPTSITZ HAMBURG
Trostbrücke 1
20457 Hamburg
+49 40 228595-570

BÜRO MÜNCHEN
Rosenstraße 7
80331 München
+49 89 215367-160

BEWERTUNGEN

Google Bewertung
4.9
Basierend auf 29 Rezensionen
siegel wirtschaftswoche