Was ist eine Data Engineer Ausbildung? Wie hoch ist das Data Engineer Gehalt. Diese Fragen beantworte ich in diesem Artikel. Du erfährst, was es mit diesem neuen Berufsbild auf sich hat.

Data Engineer vs. Data Scientist

Ein Data Scientist ist nur so gut wie die Daten, auf die er Zugriff hat. Die meisten Unternehmen speichern ihre Daten in verschiedenen Formaten, in Datenbanken oder Textdateien.

Hier kommt der Data Engineer ins Spiel – er baut Pipelines, die diese Daten in Formate umwandeln, die von dem Data Scientist verwendet werden können. Data Engineers sind genauso wichtig wie Data Scientists. Sie sind aber in der Regel weniger sichtbar, da sie vom Endprodukt der Analyse weit entfernt sind.

Eine gute Analogie ist ein Rennwagenbauer vs. ein Rennwagenfahrer. Der Fahrer hat das Vorrecht, auf einer Strecke zu rasen und den Sieg vor Publikum zu genießen. Doch der Konstrukteur hat die Freude daran, Motoren zu optimieren, mit verschiedenen Abgasanlagen zu experimentieren und eine leistungsstarke, robuste Maschine zu entwickeln.

Wenn du die Art von Person sind, die gerne Systeme baut und optimiert, ist dieses Berufsfeld vielleicht das Richtige für dich. In diesem Beitrag werden wir den Alltag eines Data Engineers untersuchen und die für die Rolle erforderlichen Fähigkeiten besprechen.

Was ist ein Data Engineer?

Ein Data Engineer ist ein Mitarbeiter, dessen Hauptaufgabe darin besteht, Daten für analytische oder betriebliche Zwecke aufzubereiten. Die spezifischen Aufgaben, die von Dateningenieuren übernommen werden, können von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein. Sie umfassen jedoch typischerweise den Aufbau von Datenpipelines, um Informationen aus verschiedenen Quellsystemen zusammenzuführen, die Integration, Konsolidierung und Bereinigung von Daten und deren Strukturierung für den Einsatz in einzelnen Analyseapplikationen.

Diese besonderen Fachexperten befassen sich in der Regel sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Datensätzen. Daher müssen sie mit verschiedenen Ansätzen der Datenarchitektur und -anwendung vertraut sein. Eine Vielzahl von großen Datentechnologien, darunter eine ständig wachsende Auswahl an Open-Source-Datenerfassungs- und Verarbeitungs-Frameworks, sind ebenfalls im Werkzeugkasten enthalten.

Data Engineers sind das Bindeglied zwischen der Big Data-Strategie des Managements und den Data Scientists, die mit Daten arbeiten müssen. Was sie tun, ist, die Plattformen aufzubauen, die es den Data Scientists ermöglichen, ihre Arbeit zu tun.

Der Data Engineer ermöglicht folgende Use Cases:

• Datenaufnahme und Speicherung großer Datenmengen


• Algorithmuserstellung durch den Data Scientist


• Automatisierung der maschinellen Lernmodelle und -algorithmen des Data Scientists für den Produktionseinsatz


• Datenvisualisierung für Mitarbeiter und Kunden

Data Engineer Aufgaben und Rollen

Als ein Data Engineer kannst du dich unterschiedlich positionieren.

Ein generalistischer Data Engineer arbeitet in der Regel in einem kleinen Team. Ohne ihn haben Data Analysts und Data Scientists nichts zu analysieren, was einen Data Engineer zu einem kritischen Mitglied eines Data-Science-Teams macht.

Wenn dieser Mitarbeiter die einzige datenorientierte Person in einem Unternehmen ist, muss er in der Regel mehr End-to-End-Arbeit leisten. So kann beispielsweise ein generalistischer Data Engineer alles tun müssen, von der Aufnahme der Daten über die Verarbeitung bis hin zur endgültigen Analyse. Dies erfordert mehr Data-Science-Skills, als die meisten besitzen. Allerdings erfordert es auch weniger Wissen über die Systemarchitektur.

Kleine Teams und Unternehmen haben nicht so viele Benutzer, so dass Engineering nicht so tiefgehend ausgeprägt sein muss. Dies ist eine gute Rolle für einen Data Scientist, der in dieses Berufsfeld wechseln möchte.

Pipeline-zentrierte Data Engineers sind in der Regel in mittelständischen Unternehmen mit komplexen Data-Science-Anforderungen notwendig. Ein Pipeline-zentrierter Data Engineer wird mit Teams von Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um Daten in ein nützliches Format für die Analyse zu transformieren. Dazu bedarf es fundierter Kenntnisse über verteilte Systeme und Informatik.

Ein datenbank-zentrierter Data Engineer konzentriert sich auf den Aufbau und die Bereitstellung von Analysedatenbanken. Dies beinhaltet einige Arbeiten mit Pipelines, aber mehr Arbeiten mit der Optimierung der Datenbanken für eine schnelle Analyse und die Erstellung von Tabellenschemata. Dazu gehört die ETL-Arbeit, um Daten in die Warehouses zu bringen. Diese Art findet man normalerweise in größeren Unternehmen mit vielen Datenanalysten, die ihre Daten über verschiedene Datenbanken und Systeme verteilt haben.

Was bestimmt das Gehalt eines Data Engineers?

Hey, du bist also neugierig, was ein Data Engineer so verdient, richtig? Du bist nicht allein! In einer Welt, die zunehmend datengetrieben ist, sind Data Engineers die Helden im Hintergrund, die dafür sorgen, dass alles rund läuft. Sie jonglieren mit Daten, bauen Brücken zwischen Rohdaten und den Insights, die Unternehmen voranbringen. Kein Wunder also, dass sie gefragt sind wie nie. Aber wie sieht es mit dem Gehalt aus? Lass uns tief eintauchen und herausfinden, was das Portemonnaie eines Data Engineers füllt.

Einflussfaktoren auf das Gehalt

Erstmal, was beeinflusst das Gehalt eines Data Engineers? Es ist eine Mischung aus Skills, Erfahrung, Standort und natürlich der Größe und dem Sektor des Unternehmens.

• Skills und Tools: Wenn du ein Ass in Python, SQL, und Big Data Tools wie Hadoop oder Spark bist, stehst du schon mal gut da. Cloud-Plattformen? Noch besser! Je breiter und tiefer dein Technologie-Stack, desto besser deine Verhandlungsbasis.


• Erfahrung zählt: Wie in vielen Berufen steigt mit zunehmender Erfahrung auch das Gehalt. Einsteiger können solide starten, aber die wirklich attraktiven Gehälter winken denen mit mehreren Jahren Erfahrung und spezialisierten Kenntnissen.


• Standort, Standort, Standort: In manchen Städten und Ländern wird einfach mehr gezahlt. High-Tech-Hubs wie San Francisco, Berlin oder London locken mit besonders hohen Gehältern.


• Unternehmensgröße und Sektor: Große Tech-Firmen und Finanzdienstleister tendieren dazu, höhere Gehälter zu zahlen. Start-ups können mit Equity oder anderen Anreizen gegenhalten.

Data Engineer Gehalt: Wie viel verdient ein Data Engineer?

Ein Data Engineer verdient durchschnittlich

• 65.000€ pro Jahr (vgl. https://neuvoo.de/gehalt/?job=Data+Engineer; abgerufen am 25.11.2019)


• 61.658€ pro Jahr (vgl. https://www.glassdoor.de/Geh%C3%A4lter/data-engineer-gehalt-SRCH_KO0,13.htm; abgerufen am 25.11.2019)


• 57.000€ pro Jahr (vgl. https://www.stepstone.de/gehalt/Data-Engineer.html; abgerufen am 25.11.2019)

Wie du siehst, variieren die Angaben leicht. Insgesamt ist es jedoch ein ganz gutes Gehalt. Solltest du viel Erfahrung haben und erfolgreich abgeschlossene Projekte vorweisen, kannst du sicherlich mit weit höheren Gehältern rechnen.

Aktuelle Gehaltstrends

Es ist ein weites Feld, und die Zahlen variieren stark. Aber um dir eine Idee zu geben: In den USA kann das durchschnittliche Gehalt irgendwo zwischen $70,000 und $130,000 liegen, abhängig von Erfahrung und Standort. In Deutschland sieht es ähnlich aus, mit Einstiegsgehältern ab etwa 45.000 €, die bis zu 70.000 € oder mehr steigen können, wiederum abhängig von verschiedenen Faktoren.

Wie kann man sein Gehalt steigern?

Gute Frage! Weiterbildung ist der Schlüssel. Die Tech-Welt steht nie still, und Data Engineers, die auf dem Laufenden bleiben, haben die Nase vorn. Spezialisierungen in Bereichen wie Machine Learning, Data Science o