Data Engineer werden durch Weiterbildung
Baut und pflegt Daten-Pipelines und Data-Warehouse-Lösungen für Unternehmen.
Das Berufsbild Data Engineer
Data Engineers sind die Architekt:innen der Dateninfrastruktur. Sie baün die Pipelines, Plattformen und Systeme, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Ohne Data Engineers könnten Data Scientists und Analysten nicht arbeiten - sie schaffen die technische Grundlage für alle datengetriebenen Entscheidungen.
Als Data Engineer baust du die Infrastruktur, die den gesamten Datenfluss im Unternehmen steuert. Du entwickelst ETL/ELT-Pipelines, die Daten aus verschiedensten Quellen extrahieren, transformieren und in Data Warehouses oder Data Lakes laden. Du entwirfst Datenmodelle, optimierst Datenbank-Performance und sorgst für Datenqualität und -zuverlässigkeit. Du arbeitest mit Cloud-Diensten, verteilten Systemen und Big-Data-Technologien und stellst sicher, dass Terabytes an Daten zuverlässig und effizient verarbeitet werden.
Ein typischer Arbeitstag
Morgens prüfst du die nächtlichen Pipeline-Runs im Monitoring-Dashboard - ein Job ist fehlgeschlagen und du analysierst den Fehler im Log. Nach dem Stand-up arbeitest du an einer neuen dbt-Transformation, die Kundendaten aus drei Quellsystemen in ein einheitliches Datenmodell zusammenführt. Mittags besprichst du mit dem Data-Science-Team deren Datenanforderungen für ein neues ML-Projekt. Am Nachmittag optimierst du eine langsam gewordene Spark-Pipeline und reviewst den Pull Request eines Kollegen für ein neues Airflow-DAG.
Typische Aufgaben im Arbeitsalltag
ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung
Du entwickelst Pipelines, die Daten aus operativen Systemen, APIs, Datenbanken und Dateien extrahieren, transformieren und in analytische Systeme laden. Du nutzt Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder Prefect, implementierst Fehlerbehandlung und Retry-Logik und sorgst für idempotente, zuverlässige Datenflüsse.
Data Warehouse und Data Lake Architektur
Du entwirfst und betreibst Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) und Data Lakes (S3, Azure Data Lake). Du definierst Schichtmodelle (Raw, Staging, Mart), implementierst Partitionierungs- und Clustering-Strategien und sorgst für performante Abfragen. Du evaluierst moderne Ansätze wie Lakehouse-Architekturen.
Datenmodellierung und Transformation
Du erstellst dimensionale Datenmodelle und definierst die Transformationslogik mit Tools wie dbt (Data Build Tool). Du baust wiederverwendbare Transformationen, dokumentierst Datenherkunft (Lineage) und sorgst für konsistente Metriken und Definitionen über verschiedene Datenkonsumenten hinweg.
Datenqualität und Testing
Du implementierst automatisierte Datentests und Qualitätschecks in deinen Pipelines. Du überwachst Schema-Änderungen, prüfst Vollständigkeit und Konsistenz und alertierst bei Anomalien. Tools wie Great Expectations oder dbt-Tests helfen dir, Datenqualität systematisch sicherzustellen.
Big-Data-Verarbeitung und Streaming
Für große Datenmengen nutzt du verteilte Verarbeitungsframeworks wie Apache Spark oder Flink. Du implementierst Batch- und Stream-Processing-Pipelines, optimierst Shuffle-Operationen und Speicherverbrauch und skalierst deine Lösungen für wachsende Datenvolumen.
Cloud-Infrastruktur und DevOps für Daten
Du betreibst die Dateninfrastruktur in der Cloud mit Infrastructure-as-Code (Terraform). Du konfigurierst Cloud-Datendienste, implementierst CI/CD für Datenpipelines und sorgst für Kosteneffizienz und Sicherheit. Du automatisierst Deployments und überwachst die Systemgesundheit.
Kompetenzen & Fähigkeiten
Fachliche Kompetenzen
Persönliche Stärken
Welche Voraussetzungen brauchst du?
Dein Weg zum/zur Data Engineer
Eine Weiterbildung zum Data Engineer vermittelt den Aufbau von Datenpipelines, Data-Warehouse-Design, Cloud-Datendienste und Big-Data-Technologien für die professionelle Dateninfrastruktur.
Dauer
4 bis 10 Monate (je nach Anbieter und Vorkenntnissen)
Abschluss
Trägerinternes Zertifikat, optional Google Cloud Professional Data Engineer oder AWS Data Analytics Zertifizierung
Förderung
100% förderbar über Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters (AZAV-zertifiziert)
Gehalt als Data Engineer
Data Engineers sind stark nachgefragt und gehören zu den bestbezahlten Datenberufen. Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien kann das Gehalt deutlich steigern.
Karrierepfad & Perspektiven
Junior Data Engineer
Einstieg mit betreuten Pipeline-Projekten, SQL-Optimierung und erste Cloud-Erfahrung sammeln
Data Engineer
Eigenständiger Aufbau und Betrieb von Datenpipelines und Data Warehouses, Verantwortung für Datenqualität
Senior Data Engineer / Staff Data Engineer
Architekturentscheidungen für die Datenplattform, Mentoring, komplexe Big-Data-Lösungen und Daten-Governance
Head of Data Engineering / Data Platform Lead
Führung des Data-Engineering-Teams, strategische Plattformentscheidungen und Datenarchitektur-Verantwortung
Data Engineering ist einer der am schnellsten wachsenden IT-Berufe. Jedes Unternehmen, das datengetrieben arbeiten möchte, braucht zuverlässige Dateninfrastruktur. Die Nachfrage nach Data Engineers übersteigt das Angebot in Deutschland deutlich. Mit dem wachsenden Datenvolumen und der Verbreitung von KI-Anwendungen wird die Rolle noch wichtiger.
Trends & Zukunftsaussichten
Data Mesh dezentralisiert die Datenverantwortung in Domain-Teams. Lakehouse-Architekturen vereinen die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses. Real-Time-Datenverarbeitung mit Streaming-Plattformen wird Standard. Data Contracts formalisieren Schnittstellen zwischen Daten-Produzenten und -Konsumenten. KI-Workloads erfordern neue Pipeline-Muster für Feature Stores und Modelltraining.
Passende Weiterbildungen
Weiterbildungen im Bereich Entwicklung & IT, die dich auf den Beruf Data Engineer vorbereiten
Datenanalyse & Data Engineering
Daten professionell analysieren und Data Pipelines entwickeln
API-Entwicklung & Schnittstellen
REST, GraphQL und moderne API-Technologien professionell entwickeln
App-Entwicklung (Android / iOS)
Mobile Apps für iOS und Android erfolgreich entwickeln
Clean Code & Testing
Sauberen Code schreiben und professionelles Testing durchführen
CMS Systeme (Wordpress, Typo3)
Content Management Systeme professionell einsetzen und entwickeln
Datenbanken (SQL, NoSQL)
SQL NoSQL und moderne Datenbank-Technologien professionell verwalten
Arbeitsorte & Branchen
Typische Arbeitsorte
Typische Branchen
Häufig gestellte Fragen zum Beruf Data Engineer
Alles, was du über diesen Karriereweg wissen solltest
Data Engineers baün die Infrastruktur - Pipelines, Data Warehouses und Datenplattformen. Data Scientists nutzen diese Infrastruktur, um Modelle zu entwickeln und Analysen durchzuführen. Data Engineers sorgen dafür, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit in der richtigen Qualität verfügbar sind.
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