Data Engineer

Ein Data Engineer entwickelt und betreibt technische Systeme zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen. Er sorgt dafür, dass Daten effizient gespeichert, verarbeitet und für Fachbereiche nutzbar gemacht werden. Data Engineers bilden die Grundlage für Data Science, Data Analyst-Teams und Machine-Learning-Projekte.

Aufgaben:

• Datenpipelines entwickeln und optimieren 
• Daten aus verschiedenen Quellen integrieren 
• ETL- und ELT-Prozesse aufbauen 
• Data-Warehouse-Lösungen entwickeln 
• Datenmodelle erstellen und pflegen 
• Datenqualität überwachen und verbessern 
• Cloud-basierte Datenplattformen verwalten 
• Mit Data Analyst-Teams zusammenarbeiten 
• Daten für AI Engineer- und Machine Learning Engineer-Projekte bereitstellen 
• Automatisierte Datenverarbeitung implementieren 
• SQL- und Python-Anwendungen entwickeln 
• Sicherheits- und Governance-Anforderungen umsetzen 
• Performance von Datenbanken optimieren 

Arbeitsorte:

• IT-Unternehmen 
• Softwarehäusern 
• Technologieunternehmen 
• Banken und Versicherungen 
• Industrieunternehmen 
• E-Commerce-Unternehmen 
• Beratungen 
• Telekommunikationsunternehmen 
• Start-ups 

Typische Arbeitsmodelle:

• Büroarbeitsplatz
• Home Office
• Hybride Arbeitsmodell
• Vollzeit
• Internationale Projektteams

Was braucht man für die Ausbildung zum Data Engineer: 

• Fachhochschulreife oder Abitur 
• Interesse an IT und Daten 
• Analytisches Denkvermögen 
• Technisches Verständnis 
• Mathematikkenntnisse 
• Strukturierte Arbeitsweise 
• Teamfähigkeit 

Wie wird man Data Engineer: 
Eine einheitliche Berufsausbildung existiert nicht. Häufige Zugangswege sind: 

Studium 

• Informatik 
• Wirtschaftsinformatik 
• Data Science 
• Software Engineering 
• Künstliche Intelligenz 
• Mathematik 

Beruflicher Einstieg 

• Software Engineer 
• Data Analyst 
• Datenbankentwickler 
• BI Developer 
• Cloud Engineer 

Quereinstieg 

• Mit relevanter IT-Erfahrung gelingt auch ein Quereinstieg, beispielsweise aus den Bereichen: 
• Softwareentwicklung 
• Datenanalyse 
• Systemadministration 
• Business Intelligence 

Wo findet die Ausbildung statt: 

• Hochschulen 
• Universitäten 
• Duale Studiengänge 
• Weiterbildungseinrichtungen 
• Unternehmen und Traineeprogramme 

Dauer der Ausbildung: 

• Bachelorstudium: 3 bis 4 Jahre 
• Masterstudium: zusätzlich 1 bis 2 Jahre 
• Weiterbildungen: 6 Monate bis 2 Jahre 

Abschluss:

• Bachelor of Science 
• Master of Science 
• Zertifizierter Data Engineer 
• Cloud-Zertifizierungen 
• Data-Engineering-Zertifikate 

In Deutschland liegt die Gehaltsspanne durchschnittlich bei etwa 55.000 € - 95.000 €/Jahr brutto. Der Stundenlohn beträgt etwa 27 € - 46 €/Stunde.

Einsteiger (Junior): 

• Einstiegssumme ca. 55.000 - 65.000 € brutto/Jahr (ca. 27 - 31 €/Stunde) 

Mit Berufserfahrung (Senior): 

• Mit mehrjähriger Erfahrung etwa 80.000 -110.000 €/Jahr (je nach Arbeitsort und Verantwortung auch mehr möglich) 

Regionale Unterschiede: 

• In wirtschaftsstarken IT-Regionen liegen Gehälter häufig über dem bundesweiten Niveau
• Besonders hohe Gehälter werden beispielsweise in München und Frankfurt am Main erzielt
• Besonders attraktive Verdienstmöglichkeiten bieten Softwareunternehmen, IT-Dienstleister und internationale Konzerne

Weiterbildungsmöglichkeiten:

• Microsoft Azure Data Engineer Associate 
• AWS Data Engineering 
• Google Cloud Professional Data Engineer 
• Databricks Data Engineer 
• Snowflake-Zertifizierungen 
• Apache Spark 
• Apache Kafka 
• Data Governance 
• Cloud Computing 

Spezialisierungen: 

• Cloud Data Engineer 
• AI Engineer 
• Machine Learning Engineer 
• Data Platform Engineer 
• Big-Data-Spezialist 
• Data Architect 
• Analytics Engineer 
• Streaming Data Engineer 

Kosten und Fördermöglichkeiten:

• Online-Kurse: 100 bis 1.500 € 
• Zertifizierungen: 500 bis 4.000 € 
• Akademische Weiterbildungen: 3.000 bis 15.000 € 
• Förderungen: Bildungsgutschein, Arbeitgeberfinanzierung, Qualifizierungschancengesetz 

Weiterbildungsmöglichkeiten in Eigenregie: 

• E-Learning-Plattformen 
• Open-Source-Projekte 
• Fachliteratur 
• Python-Trainings 
• Machine-Learning-Kurse 
• Community-Projekte 

Welche Berufe sind geeignet für den Quereinstieg zum Data Engineer:

• Software Engineer 
• Data Analyst 
• BI Developer 
• Datenbankadministrator 
• Cloud Engineer 
• Systemadministrator 
• Data Scientist 

Die Nachfrage nach Data Engineers entwickelt sich weiterhin sehr positiv. Unternehmen investieren verstärkt in Datenplattformen, Cloud-Technologien, Künstliche Intelligenz und datenbasierte Geschäftsmodelle. Data Engineers zählen zu den gefragten Experten im Bereich Informatik und Data Science.

Wo ist ein Data Engineers am gefragtesten:

• München 
• Frankfurt am Main 
• Berlin 
• Hamburg 
• Köln 
• Stuttgart 
• Düsseldorf 

Welche Unternehmen suchen Data Engineers:

• Softwareunternehmen 
• Cloud-Anbieter 
• Banken und Finanzdienstleister 
• Industrieunternehmen 
• E-Commerce-Anbieter 
• Beratungen 
• Versicherungen 
• Telekommunikationsunternehmen 
• Technologie-Start-ups 

Besonders gefragt sind Fachkräfte mit Kenntnissen in Python, Machine Learning, Cloud-Plattformen und moderner Datenarchitektur.

Software Engineer:
> Jobs

Data Analyst:
> Jobs

Systemadministrator:
> Jobs