Data Engineers bauen und betreiben die Datenpipelines und Plattformen, auf denen Auswertungen, Berichte und datengetriebene Anwendungen eines Unternehmens beruhen.
19 offene Stellen zu diesem Beruf im aktuellen Bestand.
| Erfahrung | Von | Median | Bis | Jahresbrutto | Verhältnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Berufseinstieg | 3.900 € | 4.500 € | 5.200 € | 54.000 € | |
| Mit Berufserfahrung | 5.000 € | 5.800 € | 6.700 € | 69.600 € | |
| Mit langjähriger Erfahrung | 6.200 € | 7.200 € | 8.500 € | 86.400 € |
Einen Tarif gibt es in diesem Feld in der Regel nicht; Ausnahmen sind Banken, Versicherungen und tarifgebundene Industrie, wo Data Engineers meist außertariflich eingestuft werden. Die Spanne wird von Unternehmensgröße, Region und Spezialisierung bestimmt – Konzerne und etablierte Beratungen zahlen am oberen Rand, kleinere Agenturen und Start-ups am unteren.
Die Werte sind Orientierungswerte und keine amtliche Statistik. Sie sind aus öffentlich verfügbaren Erhebungen, Tarifwerken und Stellenanzeigen abgeleitet und auf volle Euro gerundet. Im Einzelfall entscheiden Betrieb, Tarifbindung, Region, Qualifikation und Verhandlung – die Abweichung nach oben wie nach unten kann erheblich sein.
Das Jahresbrutto ist das 12-fache des Monatswertes. Urlaubs- und Weihnachtsgeld sind nicht enthalten, weil sie sich von Branche zu Branche unterscheiden.
Data Engineers sorgen dafür, dass Daten dort ankommen, wo sie gebraucht werden, und dass man sich auf sie verlassen kann. Sie binden Quellsysteme an – ERP, Webshop, Sensoren, externe Schnittstellen –, laden die Daten in ein Data Warehouse oder einen Data Lake, bereinigen und modellieren sie und stellen sie für Analysten, Controller und Data Scientists bereit. Die Aufgabe ist weniger Auswertung als Infrastruktur: Wer Data Engineer ist, schreibt Code, der jede Nacht oder in Echtzeit zuverlässig laufen muss, und bemerkt als Erster, wenn eine Quelle plötzlich andere Felder liefert.
Das Handwerkszeug ist SQL und in der Regel Python, dazu Orchestrierungswerkzeuge wie Airflow, Transformationsframeworks wie dbt und die Datenplattformen der großen Cloud-Anbieter oder spezialisierte Lösungen wie Databricks und Snowflake. Im Mittelstand findet man daneben klassische ETL-Werkzeuge und Microsoft-Umgebungen. Zunehmend gehören Fragen der Datenqualität, der Zugriffsrechte und des Datenschutzes zum Beruf, ebenso die Automatisierung von Tests und Deployments nach dem Vorbild der Softwareentwicklung.
Im Bestand kommen die Anzeigen überwiegend von IT-Beratungen und aus Digitaleinheiten von Handelsunternehmen; die meisten sind unbefristet, und in fast der Hälfte ist Teilzeit ausdrücklich möglich. Das ist in IT-Berufen häufiger als in anderen Feldern und hängt mit verbreiteter Remote-Arbeit zusammen. Die Titel reichen vom Einstieg bis zum Senior und nennen teils konkrete Plattformen – ein Hinweis, dass Erfahrung mit einem bestimmten Werkzeug oft stärker zählt als der Abschluss.
In einer Beratung wechseln Projekte und Kunden, oft mit Reiseanteil; im Unternehmen selbst ist die Arbeit langfristiger und näher an den Fachabteilungen. Weiter führt der Weg zum Senior oder Lead Data Engineer, in die Datenarchitektur oder in Richtung Machine-Learning-Engineering.
Die meisten Data Engineers haben ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines ingenieurwissenschaftlichen Fachs. Ein gleichwertiger Weg ist die Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse oder für Anwendungsentwicklung mit anschließender Spezialisierung. Quereinsteiger aus Controlling, Business Intelligence oder Softwareentwicklung wechseln häufig über Projekterfahrung. Herstellerzertifikate der Cloud- und Plattformanbieter sind verbreitet und werden in Anzeigen oft genannt, ersetzen aber keine Praxis.
Softwareentwickler konzipieren, programmieren, testen und pflegen Anwendungen – von der Unternehmenssoftware über Web- und Mobile-Apps bis zu wissenschaftlichen Systemen.
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