Ein Data Engineer baut IT-Infrastrukturen auf und analysiert Daten im Unternehmen. Der Job ist Teil des Big-Data-Umfelds.

Data Engineer - Definition

Data Engineers sind für die Datenanalyse und Einrichtung von Datenbanken zuständig. Sie werden auch Dataingenieur/in, Big Data Engineer oder Big Data Architect genannt. Ähnlich ist der Ausbildungsberuf des Datentechnikers/der Datentechnikerin, in dem ebenfalls große Datenmengen verarbeitet und analysiert werden.

Data Engineer - Aufgaben

Data Engineers bauen große IT-Infrastrukturen für Unternehmen auf. Sie helfen den Unternehmen dabei, Data-Science- oder Big-Data-Projekte umzusetzen. Dafür müssen sie sich mit relationalen Datenbanken, ETL-Tools (Extract, Transform, Load), Big-Data-Technologien und Cloud-Technologien auskennen. Die Ingenieure programmieren regelmäßig und sollten besonders sicher im Umgang mit und der Modellierung von Datenprozessen sein. Sie arbeiten außerdem an der Schnittstelle zwischen Hardware und Datenverarbeitung. Dafür optimieren sie Algorithmen und Tools und generieren Daten. Zu den Frameworks im Data Engineering gehören beispielsweise Kafka, Airflow oder Spark.

Im Beruf müssen die Data Engineers regelmäßig mit Menschen aus anderen Abteilungen und Kunden in Kontakt treten, weshalb sie über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen sollten. Darüber hinaus sollten sie Kenntnisse in der Datensicherheit und im Datenschutz mitbringen. Data Engineers gelten als Problemlöser: Sie müssen vor allem, wenn es im Unternehmen zu technischen Ausfällen kommt, schnell Lösungen finden und die Systeme wieder zum Laufen bringen.

Data Engineer - Gehalt

Als Data Engineer kann man laut der aktuellen Gehaltsanalyse von gehalt.de im Auftrag der COMPUTERWOCHE 59.300 Euro im Jahr verdienen.

Data Engineering Jobs - Einstieg & Branchen

Die Arbeit als Data Engineer ist ein klassischer Quereinsteigerberuf, da es bislang keine spezielle Ausbildung und keinen Studiengang für diesen Beruf gibt. Als Data Engineer können also Fachkräfte aus der (Wirtschafts-)Informatik und Computertechnik oder Statistik arbeiten. Für einen optimalen Einstieg gibt es Weiterbildungen, die unter anderem auf die Arbeitsbereiche Business Intelligence, Datenbanken, ETL oder Data Science vorbereiten.

Der Data Engineer wird branchenübergreifend in vielen Unternehmen benötigt, die mit Industrie 4.0, IoT oder Custumer Journey in Berührung kommen. Besonders gefragt sind die Ingenieure im Maschinenbau, der Automobilbranche oder der Chemieindustrie.

Data Engineer vs. Data Scientist vs. Data Analyst

Data Science ist der Schnittpunkt zwischen den Bereichen Informatik, Mathematik und Business. Der Data Scientist oder Datenwissenschaftler arbeitet mit statistischen Verfahren um mithilfe dieser aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu ziehen. Er ist nur entfernt mit Hardware in Kontakt, sondern generiert die Daten aus Schnittstellen, die ihm der Data Engineer bereitstellt. Eine Vorstufe dieser Arbeit stellt der Beruf des Data Analyst dar - auch hier wird mit großen Datenmengen gearbeitet, doch der Data Analyst betreibt eher nur Datenanalysen.