Data Engineer: Karriereleitfaden

Was ein Data Engineer macht

• Data Engineers entwickeln und betreiben Systeme, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, aufbereiten und für andere zugänglich machen.
• Sie bauen Datenpipelines, prüfen die Qualität der Daten und sorgen dafür, dass Daten sicher und zuverlässig gespeichert werden.
• Ihre Arbeit ermöglicht es Data Analysts, Data Scientists und anderen Teams, Daten für Berichte, Produkte und Entscheidungen zu nutzen.
• Je nach Arbeitsplatz arbeiten sie mit Datenbanken, Cloud-Plattformen, Programmiersprachen und Werkzeugen zur Datenverarbeitung.

Ein typischer Arbeitstag

• Datenpipelines entwickeln, testen oder verbessern.
• Fehler in Daten oder Abläufen untersuchen und beheben.
• Mit Teams abstimmen, welche Daten benötigt werden und wie sie bereitgestellt werden sollen.
• Datenqualität, Sicherheit und Kosten im Blick behalten.
• Technische Lösungen dokumentieren und an Besprechungen teilnehmen.

Der Tagesablauf hängt davon ab, ob das Team vor allem neue Systeme entwickelt, bestehende Abläufe betreibt oder Datenprodukte für bestimmte Fachbereiche bereitstellt.

Fähigkeiten, die du brauchst

• Programmieren: Häufig sind Kenntnisse in SQL und mindestens einer Programmiersprache wie Python gefragt.
• Datenbanken: Du solltest verstehen, wie Daten gespeichert, abgefragt und organisiert werden.
• Datenverarbeitung: Grundwissen zu Datenpipelines, Datenmodellen und verteilten Systemen ist hilfreich.
• Cloud und Werkzeuge: Viele Teams nutzen Cloud-Dienste und spezielle Werkzeuge für Speicherung, Verarbeitung und Automatisierung.
• Sorgfalt: Datenfehler können Berichte und Entscheidungen beeinträchtigen. Genaues Arbeiten ist daher wichtig.
• Kommunikation: Du musst technische Sachverhalte verständlich erklären und Anforderungen mit anderen Teams klären können.
• Lernbereitschaft: Technologien und Arbeitsweisen verändern sich. Die Fähigkeit, sich neue Werkzeuge anzueignen, zählt.

So wirst du Data Engineer

Ausbildung und Studium

Ein Studium in Informatik, Softwaretechnik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Fach kann einen guten Einstieg bieten. Auch eine Berufsausbildung im IT-Bereich oder ein anderer technischer Bildungsweg kann passen. Wichtig sind praktische Kenntnisse und Projekte, die zeigen, dass du mit Daten und Code arbeiten kannst.

Zertifizierungen

Zertifizierungen zu Cloud-Plattformen, Datenbanken oder Datenverarbeitung können dein Wissen strukturieren und belegen. Sie sind jedoch kein Ersatz für praktische Erfahrung. Wähle eine Zertifizierung, die zu den Technologien passt, mit denen du lernen oder arbeiten möchtest.

Mögliche Einstiegswege

• Beginne in einer verwandten Rolle, etwa in der Datenanalyse, Softwareentwicklung, Systemadministration oder im Datenbankbetrieb.
• Übe SQL und eine Programmiersprache anhand eigener Projekte.
• Erstelle ein kleines Portfolio, zum Beispiel mit einer Pipeline, die Daten einliest, bereinigt und in einer Datenbank speichert.
• Suche nach Einstiegsstellen, Praktika oder Traineeprogrammen mit Aufgaben rund um Datenplattformen und Datenpipelines.
• Lerne, deine Arbeit zu dokumentieren und technische Entscheidungen nachvollziehbar zu erklären.

Karriereweg

Ein typischer Weg kann von einer Einstiegsposition im Datenengineering zu einer selbstständigeren Rolle mit Verantwortung für größere Datenpipelines oder Plattformbereiche führen. Mit wachsender Erfahrung kannst du dich auf Themen wie Cloud-Infrastruktur, Datenarchitektur, Datenqualität oder Streaming-Daten spezialisieren.

Später sind Wege in eine leitende technische Rolle, in die Architektur oder ins Teammanagement möglich. Die genaue Entwicklung hängt von den Interessen, Fähigkeiten und Möglichkeiten am Arbeitsplatz ab.

Ist der Beruf das Richtige für dich?

Data Engineering könnte zu dir passen, wenn du gern programmierst, systematisch Probleme löst und daran interessiert bist, verlässliche technische Grundlagen zu schaffen. Der Beruf eignet sich besonders für Menschen, die sorgfältig arbeiten und sich mit unterschiedlichen Teams abstimmen können.

Weniger passend könnte er sein, wenn du vor allem direkt mit Geschäftsergebnissen oder visuellen Analysen arbeiten möchtest. In diesem Fall könnten Datenanalyse oder Datenwissenschaft besser zu deinen Interessen passen.

Aktuelle Gehaltsangaben findest du im Gehaltsratgeber.