- Einstieg
- Studium Informatik oder verwandt, Wechsel aus Softwareentwicklung oder Datenanalyse
- Werkzeuge
- SQL, Python, Spark, Airflow, dbt, Cloud-Plattformen
- Arbeitsorte
- Unternehmen mit großen Datenmengen, Beratungen, Softwarehäuser
- Homeoffice
- sehr häufig möglich
Was macht ein Data Engineer?
Data Engineers bauen und betreiben die Infrastruktur für Daten. Typische Aufgaben sind:
- Daten aus Quellsystemen wie ERP, CRM, Webshop oder Sensoren laden
- Pipelines entwickeln, die Daten bereinigen, umformen und zusammenführen
- Data Warehouses und Data Lakes aufbauen und pflegen
- Datenqualität überwachen und Fehler beheben, bevor Berichte falsche Zahlen zeigen
- Zugriffsrechte und Datenschutz technisch umsetzen
- Analysten und Data Scientists Daten in nutzbarer Form bereitstellen
Die Rolle liegt zwischen Softwareentwicklung und Datenanalyse: Es wird viel programmiert, aber immer mit Blick darauf, wer die Daten am Ende nutzt.
Wege in den Beruf
Die meisten Data Engineers haben Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder ein ingenieurwissenschaftliches Fach studiert. Häufig ist auch der Wechsel aus der Softwareentwicklung oder aus der Datenanalyse, wenn man dort bereits Pipelines und Datenbanken betreut hat.
In Österreich ist der Weg über HTL für Informatik und ein anschließendes FH- oder Universitätsstudium verbreitet. Auch die Lehre Applikationsentwicklung – Coding kann mit Berufserfahrung in die Datenrichtung führen.
Gehalt: Wovon es abhängt
Data Engineering gehört zu den gut bezahlten IT-Rollen, weil erfahrene Fachleute knapp sind. Ausschlaggebend sind Erfahrung mit großen Datenmengen, Cloud-Kenntnisse und Verantwortung für Architekturentscheidungen. Konzerne, Banken, Versicherungen und Tech-Unternehmen zahlen meist am besten.
Arbeitsalltag
Neben dem Entwickeln neuer Pipelines gehört der Betrieb dazu: Ein Job ist nachts fehlgeschlagen, ein Quellsystem liefert plötzlich ein anderes Format, ein Bericht zeigt seltsame Werte. Gute Data Engineers automatisieren Tests und Überwachung, damit Fehler früh auffallen. Viel Abstimmung gibt es mit den Fachbereichen und den Teams, die die Quellsysteme betreuen.
Gefragte Kenntnisse
- SQL auf hohem Niveau und Python
- Verarbeitung großer Datenmengen, etwa mit Spark
- Orchestrierung und Transformation, etwa mit Airflow und dbt
- Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder Google Cloud sowie Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake
- Git, Docker, CI/CD und Grundlagen von Datenmodellierung
Perspektiven
Erfahrene Data Engineers werden Data Architects, leiten Datenplattform-Teams oder spezialisieren sich auf Machine-Learning-Infrastruktur (MLOps). Mit dem Ausbau von KI-Anwendungen wächst der Bedarf an sauberen, gut dokumentierten Daten weiter.
Tipps für die Bewerbung
- Beschreiben Sie Pipelines konkret: Quellen, Datenmengen, Werkzeuge, Ergebnis.
- Zeigen Sie, wie Sie Datenqualität sichergestellt haben.
- Rechnen Sie mit SQL-Aufgaben und Fragen zu Architekturentscheidungen.