Data Platform Engineers bauen und betreiben die technische Infrastruktur, auf der Unternehmen Daten sammeln, speichern, verarbeiten und auswerten. Sie sorgen dafür, dass Datenpipelines, Data Warehouses und Cloud-Dienste zuverlässig, sicher und skalierbar laufen.
3 offene Stellen zu diesem Beruf im aktuellen Bestand.
6.000 Euro brutto im Monat sind der mittlere Verdienst mit Berufserfahrung. Über alle Erfahrungsstufen reicht die Spanne von 4.000 bis 9.000 Euro.
| Erfahrung | Von | Median | Bis | Jahresbrutto | Verhältnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Berufseinstieg | 4.000 € | 4.600 € | 5.300 € | 55.200 € | |
| Mit Berufserfahrung | 5.200 € | 6.000 € | 7.000 € | 72.000 € | |
| Mit langjähriger Erfahrung | 6.500 € | 7.500 € | 9.000 € | 90.000 € |
Die Gehälter werden überwiegend frei verhandelt und hängen stark von Branche, Region und Unternehmensgröße ab: Banken, Versicherungen und große Tech-Unternehmen in München, Frankfurt oder Hamburg zahlen deutlich mehr als kleine Firmen in ländlichen Regionen. Im öffentlichen Dienst gelten TVöD oder TV-L, die meist unter dem Niveau der Privatwirtschaft liegen, in der Industrie teils Tarifverträge der IG Metall.
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 Platform Engineers stellen die Grundlage bereit, auf der andere mit Daten arbeiten: Data Analysts, Data Scientists und Fachabteilungen. Sie richten Data Warehouses und Data Lakes ein, etwa auf Basis von Snowflake, Databricks oder BigQuery, und betreiben Werkzeuge wie Apache Spark, Kafka oder Airflow. Ein großer Teil der Arbeit besteht darin, Infrastruktur als Code zu schreiben, meist mit Terraform, und sie in Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure oder Google Cloud bereitzustellen. Dazu kommen Zugriffsrechte, Verschlüsselung und Datenschutzvorgaben, die technisch umgesetzt werden müssen. Im Alltag wechseln sich Programmieren in Python oder SQL, das Prüfen von Monitoring-Dashboards, die Fehlersuche bei abgebrochenen Datenläufen und Abstimmungen mit Teams ab, die neue Datenquellen anbinden wollen. Anders als Data Engineers, die vor allem einzelne Pipelines bauen, kümmern sich Data Platform Engineers um die gemeinsame Plattform, auf der viele Pipelines laufen, und um deren Kosten, Stabilität und Wartbarkeit.
Einen geregelten Ausbildungsweg gibt es nicht. Die meisten haben ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines verwandten Fachs abgeschlossen. Häufig führt der Weg über eine Zwischenstation: Viele kommen aus der Softwareentwicklung, dem Data Engineering oder aus DevOps- und Systemadministrationsrollen. Auch eine Ausbildung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung oder für Systemintegration kann ein Einstieg sein, wenn danach einige Jahre Praxis mit Datenbanken und Cloud-Systemen folgen. Zertifikate der Cloud-Anbieter, etwa zum AWS Certified Data Engineer oder Azure Data Engineer Associate, sind verbreitet und erleichtern den Quereinstieg, ersetzen aber keine Praxiserfahrung. Direkt nach dem Studium ist die Rolle schwer zu bekommen, da Arbeitgeber meist schon Erfahrung mit produktiven Systemen erwarten.
Die Arbeit findet fast ausschließlich am Bildschirm statt und ist geistig anspruchsvoll. Fehler in der Plattform betreffen oft viele Teams gleichzeitig, etwa wenn nachts ein zentraler Datenlauf scheitert und morgens die Berichte fehlen. In vielen Unternehmen gehört deshalb Rufbereitschaft dazu. Die Werkzeuge ändern sich schnell; wer nicht laufend dazulernt, verliert in wenigen Jahren den Anschluss. Viel Zeit fließt in unsichtbare Arbeit wie Wartung, Updates, Kostenkontrolle und Dokumentation, die selten gewürdigt wird. Gleichzeitig muss zwischen Anforderungen verschiedener Abteilungen vermittelt werden, was Geduld und klare Kommunikation verlangt. Die Arbeitszeiten sind meist regulär, Homeoffice ist weit verbreitet. Gute Englischkenntnisse sind fast immer nötig, da Dokumentation und viele Teams englischsprachig sind.
Die Nachfrage ist hoch und dürfte es bleiben, weil Unternehmen ihre Datenbestände zunehmend zentral bündeln und für Auswertungen und KI-Anwendungen nutzen wollen. Besonders gesucht sind Fachleute mit Cloud- und Sicherheitskenntnissen. Die Konjunktur in der IT-Branche schwankt allerdings, und Einstiegsstellen sind in schwachen Jahren deutlich knapper als Stellen für Erfahrene. Entwicklungswege führen zum Senior oder Staff Engineer, zum Data Architect, zur Teamleitung im Bereich Datenplattform oder in die Spezialisierung auf Datensicherheit und Data Governance. Auch eine freiberufliche Tätigkeit als Berater ist mit einigen Jahren Erfahrung verbreitet.
Üblich ist ein Bachelor- oder Masterstudium in Informatik oder Wirtschaftsinformatik (drei bis fünf Jahre), gefolgt von einigen Jahren als Softwareentwickler, Data Engineer oder DevOps Engineer. Alternativ führt eine dreijährige Ausbildung zum Fachinformatiker mit anschließender Praxis und Cloud-Zertifikaten in den Beruf.
Baut und betreibt Infrastruktur in der Cloud: als Code beschrieben, automatisiert bereitgestellt, nach Kosten und Sicherheit gesteuert.
Entwirft die Datenlandschaft eines Unternehmens: Modelle, Plattformen, Flüsse und die Regeln, nach denen Daten verwaltet werden.
Data Engineers bauen und betreiben die Datenpipelines und Plattformen, auf denen Auswertungen, Berichte und datengetriebene Anwendungen eines Unternehmens beruhen.
Datenbankadministratoren installieren, überwachen und sichern die Datenbanken eines Unternehmens. Sie sorgen dafür, dass Daten verfügbar, schnell abrufbar und vor Verlust und unbefugtem Zugriff geschützt sind.
DevOps Engineers bauen und betreiben die Infrastruktur, auf der Software gebaut, getestet und ausgeliefert wird, und automatisieren den Weg vom Code bis zum laufenden System.
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