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Gehaltsspanne: Data Engineer in Deutschland

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Was wollen Sie über den Beruf wissen?

Data Engineers sind Fachleute für die Einrichtung von Datenbanken und stellen somit eine essenzielle Grundlage für jedes Datenanalyseprojekt dar. Denn vor der Analyse durch die Data Scientists müssen die Daten im Rahmen des sogenannten Handlings zusammengetragen, aufbereitet und überprüft werden. Hierzu ist eine umfangreiche IT-Infrastruktur nötig, die die Data Engineers für ein Unternehmen aufbauen.

Weitere Bezeichnungen für den Beruf des Data Engineers sind Dateningenieurin, Big Data Engineer oder Big-Data-Architektin. Der Beruf des Datentechnikers weist Ähnlichkeiten in seinem Aufgabengebiet auf.

Gehalt nach Berufserfahrung:

5.948 €

5.066 €

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Durchschnittliches Bruttogehalt bei 40 Wochenstunden.

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Gehälter nach Bundesland: Data Engineer

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Gehalt nach Unternehmensgröße:

> 20.000 Mitarbeiter

6.021 €

1.001 – 20.000 Mitarbeiter

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101 – 1.000 Mitarbeiter

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Fachrichtungen und Spezialisierungen:

Backend-Entwickler/-in
5.077 € 62.959 €
8460 Jobangebote
IT-System-Engineer
4.031 € 49.985 €
36115 Jobangebote
C-Programmierer/-in
4.570 € 56.663 €
16117 Jobangebote
Network Engineer
4.582 € 56.818 €
9269 Jobangebote
Software-Ingenieur/-in
5.077 € 62.959 €
27103 Jobangebote
Frontend-Entwickler/-in
4.107 € 50.931 €
8599 Jobangebote
Spieleentwickler/-in, Game-Designer/-in
4.189 € 51.950 €
12386 Jobangebote
Java-Entwickler/-in
5.484 € 67.996 €
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Unity-Entwickler/-in
5.027 € 62.330 €
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Helpdesk Engineer
4.917 € 60.976 €
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Softwareentwickler/-in
5.077 € 62.959 €
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PHP-Entwickler/-in
4.976 € 61.700 €
8498 Jobangebote
Python-Entwickler/-in
4.442 € 55.077 €
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Die Aufgaben eines Data Engineers: Aufbau, Pflege und Sicherheit von Datenbanken

Meist beginnt die Arbeit eines Data Engineers mit einer unstrukturierten Datenmenge. Diese gilt es dann zur weiteren Analyse aufzubereiten. So entscheidet sich der Data Engineer beispielsweise, ob er alle Daten gemeinsam in einen sogenannten Data Lake lädt oder ob er bestimmte Daten in einem Data Warehouse strukturiert. Eine häufig verwendete Strukturierungsmaßnahme für Daten ist die Speicherung der Daten in einer relationalen Datenbank. Hierzu nutzt ein Data Engineer zum Beispiel ETL-Tools (Extract, Transform, Load) und wendet seine guten Kenntnisse der Datenbanksprache SQL (Structured Query Language) an.

Aufgrund der häufig riesigen Datenmengen verwenden viele Unternehmen Big-Data-Technologien und IT-Infrastrukturen wie die Cloud-Technologie, mit denen sich ein Data Engineer ebenfalls auskennt. Denn gelegentlich muss der Data Engineer selbst eine unternehmensinterne IT-Infrastruktur aufbauen, bevor er mit der Organisation der Daten beginnen kann. So richtet er beispielsweise eine Cloud ein, programmiert wichtige Anwendungen und passt Algorithmen an. Auch die Datenbanken skaliert er entsprechend der gewünschten Strukturierung der Datensätze.

Datenbanken stellen für viele Unternehmen eine der wichtigsten Ressourcen dar, weshalb sie vor Missbrauch durch eventuelle Hacker geschützt sein müssen. Der Data Engineer sorgt daher auch für die Sicherheit der IT-Infrastruktur, indem er sie überwacht und regelmäßig wartet. Für die Arbeit mit Daten ist neben der geeigneten Software auch die Auswahl der Hardware von großer Bedeutung. Der Data Engineer kauft also auch Komponenten oder Ersatzteile der Hardware und richtet sie fachgerecht ein.

Die Bewältigung der Datenmengen in großen Unternehmen ist meist nicht durch einen einzigen Data Engineer umsetzbar. Daher arbeiten sie häufig in Teams, weshalb regelmäßiger Austausch fest zum Arbeitsalltag eines Data Engineers gehört. Zudem stellt ein Data Engineer sicher, dass die Datenbanken auch für die Data Scientists zugänglich sind und ihnen für die Datenanalyse alle notwendigen Anwendungen zur Verfügung stehen.

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Typische Einsatzgebiete von Data Engineers

Aufgrund der ständig zunehmenden Bedeutung der Informationstechnik und Datenaufbereitung können Data Engineers in den meisten Unternehmen nahezu aller Branchen eingesetzt werden. Bereiche, in denen die Arbeit von Data Engineers besonders nachgefragt ist, sind unter anderem folgende:

Fachrichtungen und Spezialisierungen:

Backend-Entwickler/-in
5.077 € 62.959 €
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IT-System-Engineer
4.031 € 49.985 €
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C-Programmierer/-in
4.570 € 56.663 €
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5.027 € 62.330 €
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4.917 € 60.976 €
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5.077 € 62.959 €
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PHP-Entwickler/-in
4.976 € 61.700 €
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5.277 € 65.435 €
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Ausbildung und Weiterbildung zum Data Engineer

Der Zugang zum Beruf der Data Engineers ist nicht offiziell reglementiert. Daher ist Berufserfahrung im Bereich der Datenverarbeitung besonders wichtig. Somit sind viele Data Engineers Quereinsteiger, die vorher in einem anderen informationstechnischen Beruf gearbeitet haben. Für den Einstieg in diesen Beruf bietet es sich außerdem an, ein Studium in folgenden Bereichen zu absolvieren:

Wenige Universitäten bieten zudem den Masterstudiengang Data Engineering an.

Alternativ bietet eine Ausbildung im IT-Bereich oder eine Statistikausbildung mit Spezialisierung Zugang zum Beruf. Beispielsweise können Absolventinnen des mittleren Bildungsabschlusses die zweijährige Ausbildung zur Assistentin für technische Informatik aufnehmen.

Der IT-Bereich ist von einer ständigen technischen Weiterentwicklung gekennzeichnet, weshalb die Bereitschaft zur Weiterbildung essenziell ist. Folgende Bereiche sind hierfür denkbar:

Datenbankentwicklung, Datenbankprogrammierung
Datensicherheit, Datenschutz
Softwareentwicklung
Systemadministration
Mitarbeiterführung

Aufstiegsmöglichkeiten eröffnen sich mit Berufserfahrung, gegebenenfalls in Verbindung mit einem grundständigen oder weiterführenden Studium, beispielsweise in folgenden Bereichen:

Technische Informatik
Informationstechnik, Kommunikationstechnik
Softwaretechnik
Wirtschaftsingenieurwesen

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Persönliche Fähigkeiten: Kommunikation, Selbstständigkeit und Konzentration

Aufgrund der Teamarbeit in größeren Unternehmen ist Kommunikationsfähigkeit für Data Engineers essenziell. Aber nicht nur mit Kollegen des gleichen Fachgebietes ist der Austausch wichtig, sondern auch mit Personen aus anderen Fachbereichen. Ein Data Engineer bereitet seine Arbeitsergebnisse daher stets so auf, dass sie für Kollegen aus anderen Abteilungen und für Kunden während der Beratung verständlich sind. In kleinen Unternehmen übernimmt ein Data Engineer meist ein breites Spektrum an Aufgaben, weshalb Selbstständigkeit und die Fähigkeit, sich in neue Themen einzuarbeiten, wichtig sind. Einige Analyseprojekte erfordern eine schnelle Bearbeitung großer Datenmengen. Ein Data Engineer sollte daher auch unter Zeitdruck ein gutes Konzentrationsvermögen aufweisen.

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