Dein Job für Datenarchitektur, Systeme und Big Data
Data Engineer

 Jobbeschreibung

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Entwicklung und Wartung von Datenpipelines (ETL-/ELT-Prozesse)
• Aufbau und Verwaltung von Datenbanken und Data Warehouses
• Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
• Optimierung von Datenflüssen und -qualität
• Implementierung von Cloud-Lösungen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud)
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysts und Entwicklern
• Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit

Typische Arbeitsumgebung

Data Engineers arbeiten in Technologieunternehmen, Banken, E-Commerce, Industrie, Forschung oder öffentlichen Institutionen. Sie sind Teil interdisziplinärer Teams und arbeiten eng mit Data Scientists, Entwicklern und IT-Architekten zusammen.

 Voraussetzungen

Ausbildung/Studium

Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering, Mathematik oder Softwareentwicklung. Alternativ: Weiterbildung oder Bootcamp im Bereich Big Data, Cloud Computing oder Datenbanken.

Berufserfahrung

Erfahrung im Umgang mit SQL, Python oder Java und Datenbanksystemen (z. B. PostgreSQL, MongoDB, Snowflake) ist hilfreich. Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen und ETL-Prozessen ist ein großes Plus.

Soft Skills/Hard Skills

Hard Skills: Python, SQL, Java, Scala, Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra), ETL-Tools (Airflow, Talend, Apache NiFi), Big Data (Hadoop, Spark, Kafka), Cloud (AWS, Azure, Google Cloud), DevOps (Docker, Kubernetes).
Soft Skills: analytisches Denken, Struktur, Teamfähigkeit, Problemlösungskompetenz, Kommunikationsstärke.

Zertifikate

AWS Certified Data Engineer, Google Cloud Professional Data Engineer, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, Databricks Certified Data Engineer.

 Gehalt

• Einstieg: ca. 4.200–5.200 € brutto/Monat
• Durchschnitt: ca. 5.500–6.800 € brutto/Monat
• Mit Erfahrung/Leitung: bis 8.500 € brutto/Monat oder mehr

 Karrierewege

Einstieg: Junior Data Engineer, BI-Developer, Data Integration Specialist
Aufstieg: Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Cloud Architect, Data Platform Manager, Head of Data Engineering
Alternativen: Data Architect, Machine Learning Engineer, DevOps Engineer, Data Scientist

 Arbeitsmarkt

Data Engineers sind hoch gefragt – in nahezu allen Branchen. Mit zunehmender Digitalisierung, KI und Cloud-Computing steigt der Bedarf an Profis, die Daten effizient verfügbar machen. Besonders stark ist die Nachfrage in IT, FinTech, E-Commerce, Energie und Gesundheitswesen.

 Arbeitsbedingungen

Arbeitszeiten: regulär, meist projektbasiert.
Work-Life-Balance: gut, viele Homeoffice-Optionen.
Kultur: technologieorientiert, lösungsfokussiert, teambasiert.
Remote-Arbeit: häufig möglich.

 Weiterbildungsmöglichkeiten

• Fortbildungen in Big Data Engineering, Cloud Computing, DataOps oder Machine Learning Pipelines
• Zertifikate in AWS, Azure, Google Cloud, Databricks oder Snowflake
• Studium in Data Science, Cloud Engineering oder IT-Architektur

 Besonderheiten

Herausforderungen

Hohe technische Komplexität, große Datenmengen, schnell wandelnde Technologien.

Missverständnisse

Viele denken, Data Engineers sind nur „IT-Admins“. Tatsächlich sind sie Architekten moderner Dateninfrastrukturen und entscheidend für jede datengetriebene Organisation.

 Für wen ist der Job geeignet?

Für Dich, wenn Du gern technisch arbeitest, komplexe Systeme verstehst und Spaß daran hast, Dinge zum Laufen zu bringen. Ideal für strukturierte, lösungsorientierte Menschen.

 Was gibt der Beruf zurück?

Als Data Engineer bist Du der stille Held hinter erfolgreichen Analysen – ohne Deine Arbeit gibt es keine Datenbasis. Du sorgst für Stabilität, Performance und Fortschritt.

 Bewerbungstipps

Betone Deine Programmierkenntnisse, Cloud-Erfahrung und Arbeit mit Datenbanken. Projekte oder GitHub-Beispiele sind ein starkes Argument.

 Ähnliche Berufe

Data Scientist/in, Data Analyst/in, Cloud Engineer/in, Machine Learning Engineer/in, DevOps Engineer/in.

 Fazit

Data Engineer ist ein technischer Beruf mit Zukunft, ideal für alle, die Systeme aufbauen, Prozesse optimieren und die Basis für moderne Datenanalysen schaffen möchten. Du arbeitest an der Schnittstelle von IT, Daten und Innovation – und bist unverzichtbar für datengetriebene Unternehmen.