Jobprofil:
Data Engineer (m/w/d)
Daten gelten als das “Gold des 21. Jahrhunderts”. In einer Welt, in der diese Daten in unglaublichen Massen anfallen, ist es notwendig diese Menge an Daten auch zu organisieren und zu pflegen. Für diese oftmals komplexe Aufgabe wird in großen Unternehmen der sogenannte Data Engineer benötigt.
Welche Skills ein Data Engineer dafür mitbringen muss, mit welchem Gehalt dabei gerechnet werden kann und wo die Unterschiede zu anderen Big Data Jobs, wie dem Data Scientist liegen, erfahren Sie hier.
Sie suchen einen Job als Data Engineer (m/w/d)?
Ihr Herz schlägt für das Thema Daten? Wenn es Ihnen große Freude bereitet, Ihre Datenbank-Kenntnisse sowie Ihr Verständnis für Big Data täglich anzuwenden, sollten wir den nächsten Karriereschritt als Data Engineer gemeinsam angehen. Wir haben den passenden Job für Sie!
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Was ist ein Data Engineer? Definition und Aufgaben
Im Zuge der Digitalisierung wächst in datengetriebenen Organisationen stetig der Bedarf an qualifizierten IT-Spezialisten. Sie sammeln den bedeutendsten „Rohstoff“ des 21. Jahrhunderts, bereiten ihn auf und bewerten ihn anschließend. Der Data Engineer versorgt (große) Unternehmen also mit ihrem womöglich wichtigsten Gut: Daten.
Um ihren Unternehmen diese wichtigen Informationen zu übermitteln, verwenden Dateningenieure (auch Datentechniker genannt) umfassende technologische Möglichkeiten und Werkzeuge. So können sie große Datenmengen generieren, speichern und verarbeiten. Im Anschluss werden die aufbereiteten Daten in eine Analyse-Infrastruktur für den nächsten Arbeitsprozess zusammengefasst und an die zuständigen Personen übermittelt.
Die Chancen auf dem Arbeitsmarkt stehen äußerst gut, denn Data Engineers werden überall dort gebraucht, wo viele Daten anfallen. Neben Unternehmen im Bereich Information Technology suchen auch Organisationen aus den unterschiedlichsten Fachgebieten wie z. B. Healthcare, Engineering, Automotive, E-Commerce, Finance, Banking oder Versicherung gut ausgebildete Datentechnikerinnen.
Data Engineer Gehalt: Ein umfassender Überblick
Die Nachfrage nach (Big) Data Engineers steigt kontinuierlich auf dem Arbeitsmarkt. Daher können Sie mit einem üppigen Gehalt rechnen, das klar über dem deutschen Durchschnittseinkommen liegt – selbstverständlich abhängig von Ihrer Qualifizierung und Erfahrung. Mit steigender Erfahrung entwickeln sie sich hin zum Senior Data Engineer.
Der Hays IT-Gehaltsreport 2023 zeigt:
Je nach Karrierelevel, Unternehmensgröße und Standort verdienen Data Engineers im Schnitt 69.800 € pro Jahr. Insbesondere in deutschen Großstädten liegen die Gehälter über dem Durchschnitt. Am höchsten fallen sie in Hessen aus. 38% der Beschäftigten im Data-Bereich sind zufrieden mit ihrem Verdienst, 75% zeigen sich wechselbereit.
Einstiegsgehalt Data Engineer: Das verdienen Junior Data Engineers
Auch als Einsteiger zählen Sie in diesem Beruf schon zu den Besser-Verdienern: Als Junior Data Engineer können Sie mit einem Einstiegsgehalt zwischen 44.700 € bis 54.300 € im Jahr rechnen. In kleineren Unternehmen kann das Gehalt unter Umständen auch geringer ausfallen. Ausschlaggebend ist zudem die Branche – im Automobilbereich können Sie mit dem höchsten Einstiegsgehalt von 54.000 Euro und mehr rechnen. Am geringsten fallen Einstiegsgehälter im Handel aus.
Die meisten Arbeitgeber setzen für diesen Job ein Master-Studium voraus, was dazu führt, das Bachelor-Absolventen in der Regel auch mit einem niedrigeren Gehalt zum Einstieg rechnen können.
Einstiegsgehalt Data Engineer: Das verdienen Junior Data Engineers
Auch als Einsteiger zählen Sie in diesem Beruf schon zu den Besser-Verdienern: Als Junior Data Engineer können Sie mit einem Einstiegsgehalt zwischen 44.700 € bis 54.300 € im Jahr rechnen. In kleineren Unternehmen kann das Gehalt unter Umständen auch geringer ausfallen. Ausschlaggebend ist zudem die Branche – im Automobilbereich können Sie mit dem höchsten Einstiegsgehalt von 54.000 Euro und mehr rechnen. Am geringsten fallen Einstiegsgehälter im Handel aus.
Die meisten Arbeitgeber setzen für diesen Job ein Master-Studium voraus, was dazu führt, das Bachelor-Absolventen in der Regel auch mit einem niedrigeren Gehalt zum Einstieg rechnen können.
Einstiegsgehalt Data Engineer: Das verdienen Junior Data Engineers
Auch als Einsteiger zählen Sie in diesem Beruf schon zu den Besser-Verdienern: Als Junior Data Engineer können Sie mit einem Einstiegsgehalt zwischen 44.700 € bis 54.300 € im Jahr rechnen. In kleineren Unternehmen kann das Gehalt unter Umständen auch geringer ausfallen. Ausschlaggebend ist zudem die Branche – im Automobilbereich können Sie mit dem höchsten Einstiegsgehalt von 54.000 Euro und mehr rechnen. Am geringsten fallen Einstiegsgehälter im Handel aus.
Die meisten Arbeitgeber setzen für diesen Job ein Master-Studium voraus, was dazu führt, das Bachelor-Absolventen in der Regel auch mit einem niedrigeren Gehalt zum Einstieg rechnen können.
Senior Data Engineer Gehalt: Das verdienen erfahrene Fachkräfte
Mit wachsender Erfahrung steigen auch Ihre Verdienstchancen. Als Senior Data Engineer verdienen Sie zwischen 68.000 € und 84.000 €. Auch hier spielen der Standort und die Größe des Unternehmens eine bedeutende Rolle. Als Führungskraft winken Ihnen in diesem Beruf auch Gehälter bis hin zu 103.000 €.
Big Data Engineer: Gehalt
Auch im Bereich Big Data können Sie mit ähnlichen Gehaltsspannen rechnen. Zu Beginn dürfen Sie einen Verdienst von rund 52.000 € erwarten, der sich nach wenigen Jahren schon in großen Schritten verbessern kann.
Wie wird man Data Engineer? Ausbildung, Studium & Weiterbildung
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Karriere als Data Engineer zu starten: beispielsweise über ein Studium oder auch durch einen Quereinstieg. Eine kritische Auseinandersetzung mit den eigenen Fähigkeiten und Vorwissen ist hier ein erster wichtiger Schritt.
Ein Hochschulabschluss in MINT (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) -Studiengängen ist ein guter Startpunkt, um den weiteren umfangreichen Lernprozess anzugehen und das womöglich fehlende Know-how aufzubauen.
Wichtig für angehende Data Engineers ist vor allem das Verständnis für ETL (extract, transform, load), also den Datenreinigungsprozess und richtige Umgang mit gängigen Tools, wie zum Beispiel Python.
Data Engineer Ausbildung
Bisher gibt es (noch) keine standardisierte Ausbildung zum Data Engineer. Daher handelt es sich bei dem Job um einen klassischer Quereinsteigerberuf. Obwohl ein Studium in diesem Bereich gerne gesehen ist und bei der Jobsuche definitiv ein Vorteil ist, zählen auch ausgebildete Fachkräfte aus der (Wirtschafts-)Informatik und Computertechnik oder Statistik zu den attraktiven Kandidaten für Jobs im Data Engineering.
Nach einem Studium hat man ein großes Angebot an Weiterbildungen zur Auswahl. Dabei lernt man je nach Kurs Grundlagen des Programmierens, Big Data, Datenbanken und Automatisierung.
Bisher gibt es (noch) keine standardisierte Ausbildung zum Data Engineer. Daher handelt es sich bei dem Job um einen klassischer Quereinsteigerberuf. Obwohl ein Studium in diesem Bereich gerne gesehen ist und bei der Jobsuche definitiv ein Vorteil ist, zählen auch ausgebildete Fachkräfte aus der (Wirtschafts-)Informatik und Computertechnik oder Statistik zu den attraktiven Kandidaten für Jobs im Data Engineering.
Nach einem Studium hat man ein großes Angebot an Weiterbildungen zur Auswahl. Dabei lernt man je nach Kurs Grundlagen des Programmierens, Big Data, Datenbanken und Automatisierung.
Data Engineer Studium
Obwohl Data Engineering keine klassische Studienrichtung ist, bieten inzwischen vereinzelt Fakultäten einen Studiengang dazu an. An der Technischen Universität München ist es beispielsweise möglich einen Master in “Data Engineering and Analytics” zu absolvieren.
Für Studien dieser Art ist in der Regel ein Eignungsverfahren notwendig bei dem die Fähigkeiten und das Wissen der Anwärter überprüft wird.
Abgesehen davon gibt es zahlreiche Studienrichtungen, die einen den Einstieg in die Welt von Big Data erleichtern: Wirtschaftsinformatik, Informatik, Daten Management, Computertechnik oder Statistik zählen dabei zu den Klassikern. Studierende dieser Fachbereiche erlernen dabei bereits einen großen Teil der Theorie und Skills, die für eine Karriere im Daten-Ingenieurswesen benötigt werden.
Obwohl Data Engineering keine klassische Studienrichtung ist, bieten inzwischen vereinzelt Fakultäten einen Studiengang dazu an. An der Technischen Universität München ist es beispielsweise möglich einen Master in “Data Engineering and Analytics” zu absolvieren.
Für Studien dieser Art ist in der Regel ein Eignungsverfahren notwendig bei dem die Fähigkeiten und das Wissen der Anwärter überprüft wird.
Abgesehen davon gibt es zahlreiche Studienrichtungen, die einen den Einstieg in die Welt von Big Data erleichtern: Wirtschaftsinformatik, Informatik, Daten Management, Computertechnik oder Statistik zählen dabei zu den Klassikern. Studierende dieser Fachbereiche erlernen dabei bereits einen großen Teil der Theorie und Skills, die für eine Karriere im Daten-Ingenieurswesen benötigt werden.
Data Engineer: Quereinstieg als klassischer Weg
Da es für eine Karriere auf diesem Gebiet keinen klassischen Studiengang gibt, zählen Data Engineers in der Regel zu typischen Quereinsteigern. Nach einem IT- oder Statistik-Studium eignen sich verschiedene Fortbildungen gut, um diesen Karriereweg einzuschlagen.
Interessierte Personen können aus einer Vielzahl unterschiedlicher Lernformate und Kursinhalte wählen und bestimmen, ob sie zu einem festen Starttermin beginnen oder lieber selbstbestimmt und flexibel lernen möchten – die Angebote von Anbietern wie z. B. der IHK oder der IU-Akademie sind vielfältig.
Nicht nur studierten Quereinsteigerinnen eröffnen sich aktuell immense Chancen, in diesem Bereich eine aussichtsreiche Karriere einzuschlagen. Auch wenn Sie eine abgeschlossene Statistikausbildung vorweisen können, ist die Nachfrage da und Sie können sich nach dem “Learning on the Job”-Prinzip als Dateningenieur weiterqualifizieren. Zudem bieten verschiedene Anbieter Weiterbildungen in diesem Bereich an.
Da es für eine Karriere auf diesem Gebiet keinen klassischen Studiengang gibt, zählen Data Engineers in der Regel zu typischen Quereinsteigern. Nach einem IT- oder Statistik-Studium eignen sich verschiedene Fortbildungen gut, um diesen Karriereweg einzuschlagen.
Interessierte Personen können aus einer Vielzahl unterschiedlicher Lernformate und Kursinhalte wählen und bestimmen, ob sie zu einem festen Starttermin beginnen oder lieber selbstbestimmt und flexibel lernen möchten – die Angebote von Anbietern wie z. B. der IHK oder der IU-Akademie sind vielfältig.
Nicht nur studierten Quereinsteigerinnen eröffnen sich aktuell immense Chancen, in diesem Bereich eine aussichtsreiche Karriere einzuschlagen. Auch wenn Sie eine abgeschlossene Statistikausbildung vorweisen können, ist die Nachfrage da und Sie können sich nach dem “Learning on the Job”-Prinzip als Dateningenieur weiterqualifizieren. Zudem bieten verschiedene Anbieter Weiterbildungen in diesem Bereich an.
Data Engineer: Weiterbildungen und Fortbildungsmöglichkeiten
Aufgrund der hohen Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften, gibt es am Markt eine große Zahl an Weiterbildungen für Data Engineers. Dazu zählen beispielsweise Fortbildungen zu Themen wie Cloud Computing, Programmiersprachen oder Automation. Außerdem hat man als Data Engineer die richtigen Voraussetzungen für eine Weiter- oder Umschulung zum Data Analyst.
Weitere hilfreiche Weiterbildungen zertifizieren Sie in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka, was bei Arbeitgebern gerne gesehen ist.
Aufgrund der hohen Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften, gibt es am Markt eine große Zahl an Weiterbildungen für Data Engineers. Dazu zählen beispielsweise Fortbildungen zu Themen wie Cloud Computing, Programmiersprachen oder Automation. Außerdem hat man als Data Engineer die richtigen Voraussetzungen für eine Weiter- oder Umschulung zum Data Analyst.
Weitere hilfreiche Weiterbildungen zertifizieren Sie in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka, was bei Arbeitgebern gerne gesehen ist.
Data Engineer-Aufgaben: Was macht ein Data Engineer?
- Big-Data-Technologien wie Hadoop, Apache Spark sowie weitere No-SQL-Datenbanken (also nicht-relationale Datenbanken),
- Cloud Technologien wie etwa AWS (Amazon Web Services) oder GCE (Google Compute Engine),
- relationale Datenbanken oder
- ETL (extract, transform, load) Tools
Ihre Arbeit bildet die Grundlage für Data-Science-Tätigkeiten und ermöglicht eine professionelle Datennutzung. Anhand von Data Pipelines – einer Reihe an Datenverarbeitungselementen – stellen sie einen automatischen Datenfluss sicher. Die Daten landen beispielsweise in einem sogenannten Data Warehouse, einem zentralen Speicher wo die Daten einer Organisation aus verschiedenen Quellen gesichert werden.
Der Unterschied zum Big Data Engineer
Data Engineers werden teilweise auch als Cloud Data Engineers oder Big Data Engineers bezeichnet. Die Begriffe bezeichnen die gleiche Tätigkeit mit jeweils unterschiedlichen Nuancen. Bei Big Data handelt es sich um riesige Datenmengen. Bei der Unterscheidung zwischen den beiden Rollenbezeichnungen geht es also primär um die Datenmenge. Zudem unterscheiden sie sich in vielen Fällen in den Tools, die sie für ihre Arbeit verwenden.Data Engineer vs. Data Scientist: Ein Vergleich
Während sich die Welt des Data Engineers um die Vereinheitlichung von Daten dreht, beherrschen Data Scientists die Interpretation des Daten-Chaos.
Data Engineers sind für die Entwicklung, Wartung und Optimierung der Dateninfrastruktur- und Pipelines zuständig und sammeln und verarbeiten Daten. Die von ihnen gesammelten Daten werden in verschiedenen Formaten, Datenbanken oder Textdateien gespeichert.
Data Scientists sind Experten der Datenanalyse. Anhand von Maßnahmen wie Tracking oder Monitoring generieren sie aus Rohdaten eine strukturierte Datenbasis. Mit ihrem betriebswirtschaftlichen Know-how schaffen sie damit die Basis für Handlungsempfehlungen oder Entscheidungen und beantworten somit datengestützt wichtige Fragen ihrer Branche. So wird Big Data zu Smart Data.
Data Scientists entwickeln und verbessern Methoden zur Analyse von Daten anhand derer Daten zu unternehmensrelevanten Fragestellungen gesammelt werden. Sie bringen Erfahrung in Mathematik, besonders in Statistik und Stochastik, Machine Learing und Datenvisualisierung mit und beherrschen Programmiersprachen wie Phyton, Julia, R oder SQL. Um die gewonnenen Daten und daraus entstehende Handlungsempfehlungen in den entsprechenden Fachabteilungen zu präsentieren, sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten gefragt.
Beide Rollen arbeiten eng zusammen: Während der Data Engineer die Daten erhält, abspeichert und in eine Ordnung bringt, macht sich der Data Scientist bereit, um diese Daten zu untersuchen. In einigen Fällen übergibt dieser seine Ergebnisse in Folge an die Data Analystin für eine tiefgehende Analyse.
Data Engineering Fähigkeiten: Diese Skills sind gefragt
Data Engineers bringen ein großes technisches Fähigkeiten-Set mit, das in diesem Job unverzichtbar ist. Doch auch auf zwischenmenschlicher Ebene sind ihre Soft Skills gefragt: Sie gehen in ihrem Alltag regelmäßig mit Menschen aus anderen Abteilungen und Kunden in den Austausch. Daher benötigen sie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Probleme im Team zu lösen und Projekte schlussendlich zum Erfolg zu führen.Ebenso sollten sie mit ihrer Hands-on-Mentalität andere Mitarbeitende motivieren und auch proaktiv nach Lösungen und Optimierungen suchen, wenn Systeme und Datenprozesse nicht wie vorgesehen funktionieren.
Zusammenfassend sollten Data Engineers über die folgenden technischen und Softskills verfügen, um ihre Aufgaben effizient und effektiv erfüllen zu können:
- Technisches Verständnis für Big-Data-Infrastrukturen und –Technologien: Dazu zählen Sprachen wie SQL
- Kenntnisse in Software, Programmiersprachen und im Bereich Machine Learning
- Hervorragende Datenbank-Kenntnisse
- Verständnis für den ELT-Prozess: Eine Methode, die für Extract, Transform, Load steht und für große Datenpools und im Cloud-Bereich benutzt wird
- Analytische Fähigkeiten
- Kommunikationsfähigkeiten für die Präsentation von Analyseergebnissen
- Gutes Wissen zum Thema Datenschutz
- Zertifikate in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka sind von Vorteil
Data Engineer: Chancen auf dem Arbeitsmarkt
Da in den letzten Jahren die Nachfrage nach Datentechnikerinnen immens gestiegen ist, stehen die Chancen auf dem Arbeitsmarkt rund um Big Data sehr gut.
Diese Fachkräfte werden branchenübergreifend in vielen Unternehmen benötigt, die mit Industrie 4.0, IoT (Internet of Things) oder Customer Journey in Berührung kommen. Besonders gefragt sind daher Ingenieure aus dem Maschinenbau, der Automobilbranche oder der Chemieindustrie, die sich für Big Data entschieden haben.
Grundsätzlich sind talentierte Data Engineers in allen großen Unternehmen gefragt, die mit einer großen Menge an Daten zurechtkommen und die bewältigen müssen. Das kann beispielsweise auch im E-Commerce oder Marketing der Fall sein.
Auch Ihre Gehaltschancen sind in diesem Job überdurchschnittlich und ein baldiges Abflachen der Nachfrage ist nicht abzusehen.
Top Stellenangebote: Data Engineer Jobs (m/w/d)
FAQ
Ein Data Engineer verdient in Deutschland im Schnitt 69.800 € brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt kann sich sehen lassen und liegt bei rund 50.000 €. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineer Gehälter überdurchschnittlich.
Ein Data Engineer verdient in Deutschland im Schnitt 69.800 € brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt kann sich sehen lassen und liegt bei rund 50.000 €. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineer Gehälter überdurchschnittlich.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Die Gehälter eines Data Scientist und eines Data Engineers ähneln sich sehr stark: Beide Rollen verdienen in Deutschland im Schnitt 69.800€.
Die Gehälter eines Data Scientist und eines Data Engineers ähneln sich sehr stark: Beide Rollen verdienen in Deutschland im Schnitt 69.800€.
Data Engineers kümmern sich um die großen Mengen an Daten, die auf unterschiedliche Wege in einem Unternehmen landen. Ihre Aufgabe ist es, diese Daten mit Hilfe von ETL-Tools (extract, transform, load) zu verarbeiten und für weitere Analysen bereitzustellen.
Data Engineers kümmern sich um die großen Mengen an Daten, die auf unterschiedliche Wege in einem Unternehmen landen. Ihre Aufgabe ist es, diese Daten mit Hilfe von ETL-Tools (extract, transform, load) zu verarbeiten und für weitere Analysen bereitzustellen.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieuren um IT- oder Statistik-Fachkräfte, die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Engineer zu arbeiten.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieuren um IT- oder Statistik-Fachkräfte, die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Engineer zu arbeiten.
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