Jobprofil:
Data Engineer (m/w/d)
Daten gelten als das “Gold des 21. Jahrhunderts”. In einer Welt, in der diese Daten in unglaublichen Massen anfallen, ist es notwendig diese Menge an Daten auch zu organisieren und zu pflegen. Für diese oftmals komplexe Aufgabe wird in großen Unternehmen ein sogenannter Data Engineer benötigt.
Welche Skills ein Data Engineer dafür mitbringen muss, mit welchem Gehalt dabei gerechnet werden kann und wo die Unterschiede zu anderen Big Data Jobs, wie dem Data Scientist liegen, erfahren Sie hier.
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Was ist ein Data Engineer? Definition und Aufgaben
Ein Data Engineer sorgt für eine funktionierende Daten-Infrastruktur in einem Unternehmen, erstellt Datenbanken und pflegt vorhandene Datensätze.
Data Engineers sind moderne Visionär:innen, die mithilfe von Daten, Unternehmen in eine bessere Zukunft führen. Sie nutzen ihr Know-how und ihr strategisches Denken, um komplexe Projekte zu vereinfachen, indem sie die Flut an Daten ordnen und verarbeiten.
Im Zuge der Digitalisierung wächst in datengetriebenen Organisationen stetig der Bedarf an qualifizierten IT-Spezialist:innen. Sie sammeln die Daten, bereiten sie auf und bewerten sie anschließend. Der Data Engineer versorgt (große) Unternehmen also mit ihrem womöglich wichtigsten Gut: Daten.
Data Engineers, auch Datenarchitekt:innen, Smart Data Architects, Database Engineers oder Datentechniker:innen genannt, tragen diese Daten zusammen, bereiten sie auf und prüfen sie. Für Unternehmen, die den Anforderungen der heutigen Wirtschaft gerecht werden wollen, sind qualifizierte Data Engineers daher unverzichtbar.
Die Chancen auf dem Arbeitsmarkt sehen für diese Expert:innen äußerst gut aus, denn Data Engineers werden überall dort gebraucht, wo viele Daten anfallen. Neben Unternehmen im Bereich Information Technology suchen auch Organisationen aus den unterschiedlichsten Fachgebieten wie z. B. Healthcare, Engineering, Automotive, E-Commerce, Finance, Banking oder Versicherung gut ausgebildete Datentechniker:innen.
Data Engineer Gehalt in Österreich:
Das verdienen Sie als Data Engineer in Österreich
Das Gehalt eines Data Engineers richtet sich nach Qualifikation und Erfahrung. Im weiteren Karriereverlauf entwickelt sich der Data Engineer zum Senior Data Engineer, Business Intelligence Architect und schließlich zum (Big) Data Architect.
Die Nachfrage nach (Big) Data Engineers steigt kontinuierlich auf dem Arbeitsmarkt. Daher können Sie mit einem üppigen Gehalt rechnen, das klar über dem österreichischen Durchschnittseinkommen liegt – selbstverständlich abhängig von Ihrer Qualifizierung und Erfahrung. Mit steigender Erfahrung entwickeln sie sich hin zum Senior Data Engineer. Je nach Karrierelevel, Unternehmensgröße und Standort verdienen Sie als Data Engineer in Österreich im Schnitt zwischen 55.000 € und 80.000 € pro Jahr. Insbesondere in österreichischen Großstädten liegen die Gehälter über dem Durchschnitt.
Unter allen IT-Expert:innen verdienen Spezialist:innen aus dem Bereich Data und Analytics im Schnitt die höchsten durchschnittlichen Jahresgehälter - es sei dabei aber stets zu beachten, dass das individuelle Gehalt von einer Vielzahl weiterer Faktoren abhängig ist.
Einstiegsgehalt Data Engineer in Österreich :
Das verdienen Junior Data Engineers
Auch das Einstiegsgehalt eines Data Engineer in Österreich lässt sich sehen. Als Junior Data Engineer können Sie mit einem Lohn zwischen 40.000 € und 50.000 € im Jahr rechnen. In kleineren Unternehmen kann das Gehalt unter Umständen auch geringer ausfallen. Ausschlaggebend ist zudem die Branche – im Technologie- oder Finanzbereich befindet sich der Verdienst auf einem höheren Niveau.
Die meisten Unternehmen setzen für diesen Job ein Master-Studium voraus, was dazu führt, das Bachelor-Absolvent:innen in der Regel auch mit einem niedrigeren Lohn zum Einstieg rechnen können.
Senior Data Engineer Gehalt:
Das verdienen erfahrene Fachkräfte in Österreich
Big Data Engineer: Gehalt in Österreich
Data Engineering-Aufgaben :
Was macht ein Data Engineer?
Daten zusammenzutragen, aufzubereiten und zu prüfen – das ist der Job von Datenarchitekt:innen. Anhand technologischer Möglichkeiten überführen sie interne und externe Datenquellen in eine Daten- und Analyseinfrastruktur. Diese nutzen Datentechniker:innen für weitere Analysen.
Die Verarbeitung von Daten – auch Handling genannt - zählt zu den wichtigsten Aufgaben eines Data Engineers. Der dabei wichtigste Vorgang ist das sogenannte ETL: Extract, transform, load.
- Aktuelle Daten zu pflegen, aufzubereiten und zu sichern
- Daten für Data Scientists oder Data Analysts vorzubereiten
- Für die Qualität, Zuverlässigkeit und Leistung der Dateninfrastruktur zu sorgen
- Daten in eine zentrale, robuste und flexible Analyseinfrastruktur zu integrieren
- Skalierbare Datenbank-Architekturen (auch Cloud-basiert) zu modellieren.
Für diese Aufgaben benutzt ein Data Engineer eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien und Werkzeuge, wie etwa:
- Big-Data-Technologien wie Hadoop, Apache Spark sowie weitere No-SQL-Datenbanken (also nicht-relationale Datenbanken),
- Cloud Technologien wie etwa AWS (Amazon Web Services) oder GCE (Google Compute Engine),
- relationale Datenbanken oder
- ETL (extract, transform, load) Tools
Ihre Arbeit bildet die Grundlage für Data-Science-Tätigkeiten und ermöglicht eine professionelle Datennutzung. Anhand von Data Pipelines – einer Reihe an Datenverarbeitungselementen – stellen sie einen automatischen Datenfluss sicher. Die Daten landen beispielsweise in einem sogenannten Data Warehouse, einem zentralen Speicher wo die Daten einer Organisation aus verschiedenen Quellen gesichert werden.
Der Unterschied zum Big Data Engineering
Data Engineering vs. Data Scientist: Ein Vergleich
Ob Engineer, Scientist oder Analyst:in – mit Daten beschäftigen sich alle drei. Und doch gibt es Unterschiede. So stehen Data Engineers am Anfang des Prozesses, in dem sich alles um Big Data bzw. Datenverarbeitung und -erstellung dreht. Data Scientists und Data Analyst:innen arbeiten schlussendlich mit diesen Daten.
Während sich die Welt der Data Engineers um die Vereinheitlichung von Daten dreht, beherrschen Data Scientists die Interpretation des Daten-Chaos.
Data Engineers sind für die Entwicklung, Wartung und Optimierung der Dateninfrastruktur- und Pipelines zuständig und sammeln und verarbeiten Daten. Die von ihnen gesammelten Daten werden in verschiedenen Formaten, Datenbanken oder Textdateien gespeichert.
Data Scientists sind Expert:innen der Datenanalyse. Anhand von Maßnahmen wie Tracking oder Monitoring generieren sie aus Rohdaten eine strukturierte Datenbasis. Mit ihrem betriebswirtschaftlichen Know-how schaffen sie damit die Basis für Handlungsempfehlungen oder Entscheidungen und beantworten somit datengestützt wichtige Fragen ihrer Branche. So wird Big Data zu Smart Data.
Data Scientists entwickeln und verbessern Methoden zur Analyse von Daten anhand derer Daten zu unternehmensrelevanten Fragestellungen gesammelt werden. Sie bringen Erfahrung in Mathematik, besonders in Statistik und Stochastik, Machine Learing und Datenvisualisierung mit und beherrschen Programmiersprachen wie Phyton, Julia, R oder SQL. Um die gewonnenen Daten und daraus entstehende Handlungsempfehlungen in den entsprechenden Fachabteilungen zu präsentieren, brauchen sie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten.
Beide Rollen arbeiten eng zusammen: Während ein Data Engineer die Daten erhält, abspeichert und in eine Ordnung bringt, macht sich der Data Scientist bereit, um diese Daten zu untersuchen. In einigen Fällen übergibt dieser seine Ergebnisse in Folge an den:die Data Analyst:in für eine tiefgehende Analyse.
Wie wird man Data Engineer ?
Ausbildung, Studium & Weiterbildung
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Karriere als Data Engineer zu starten: beispielsweise über ein Studium oder auch durch einen Quereinstieg. Data Engineers sind in der Regel technisch affine Spezialist:innen. Deshalb ist eine Ausbildung oder ein Studium im technischen Bereich die ideale Voraussetzung, um als Data Engineer tätig zu werden. Ein Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Datenbanken und Software-Engineering erleichtert den Einstieg ins Data Engineering.
Wichtig für angehende Data Engineers ist vor allem das Verständnis für ETL (extract, transform, load), also den Datenreinigungsprozess und richtige Umgang mit gängigen Tools, wie zum Beispiel Python.
Data Engineer Ausbildung
Bisher gibt es in Österreich (noch) keine standardisierte Ausbildung zum Data Engineer. Der Karriereweg in die Welt von Big Data kann daher sehr unterschiedlich aussehen und bedeutet für viele einen Quereinstieg. Obwohl ein abgeschlossenes Studium in diesem Bereich gerne gesehen ist und bei der Jobsuche definitiv ein Vorteil ist, zählen auch ausgebildete Spezialist:innen aus der (Wirtschafts-)Informatik und Computertechnik oder Statistik zu den attraktiven Kandidat:innen für Jobs im Data Engineering.
Nach einem Studium hat man ein großes Angebot an Weiterbildungen zur Auswahl. Dabei lernt man je nach Kurs Grundlagen des Programmierens, Big Data, Datenbanken und Automatisierung.
Data Engineer Studium
Obwohl Data Engineering keine klassische Studienrichtung ist, bieten inzwischen vereinzelt Fakultäten einen Studiengang dazu an. An der FH Kufstein ist es beispielsweise möglich ein Masterstudium in “ERP-Systeme und Geschäftsprozessmanagement” zu absolvieren.
Für Studien dieser Art ist in der Regel ein Eignungsverfahren notwendig bei dem die Fähigkeiten und das Wissen der Anwärter überprüft wird.
Abgesehen davon gibt es zahlreiche Studienrichtungen, die einen den Einstieg in die Welt von Big Data erleichtern: Wirtschaftsinformatik, Informatik, Daten Management, Computertechnik oder Statistik zählen dabei zu den Klassikern. Studierende dieser Fachbereiche erlernen dabei bereits einen großen Teil der Theorie und Skills, die für eine Karriere im Daten-Ingenieurswesen benötigt werden. Diese Studiengänge werden an den meisten großen Universitäten und vielen Fachhochschulen Österreichs angeboten.
Data Engineering: Weiterbildungen und Fortbildungsmöglichkeiten
Aufgrund der hohen Nachfrage nach qualifizierten Spezialist:innen, gibt es am Markt eine große Zahl an Weiterbildungen für Data Engineers. Dazu zählen beispielsweise Fortbildungen zu Themen wie Cloud Computing, Programmiersprachen, Big Data Technology oder Automation. Außerdem hat man als Data Engineer die richtigen Voraussetzungen für eine Weiter- oder Umschulung zum:zur Data Analyst:in.
Weitere hilfreiche Weiterbildungen zertifizieren Sie in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka, was bei Unternehmen gerne gesehen ist.
Data Engineering: Quereinstieg als klassischer Weg
Da es für eine Karriere auf diesem Gebiet keinen klassischen Studiengang gibt, zählen Data Engineers in der Regel zu typischen Quereinsteigenden. Nach einem Wirtschaftsinformatik- oder Statistik-Studium eignen sich verschiedene Fortbildungen gut, um diesen Karriereweg einzuschlagen.
Interessierte Personen können aus einer Vielzahl unterschiedlicher Lernformate und Kursinhalte wählen und bestimmen, ob sie zu einem festen Starttermin beginnen oder lieber selbstbestimmt und flexibel lernen möchten – die Angebote von Anbietern in Österreich wie z. B. dem WIFI, AMS oder dem ITLS sind vielfältig und online schnell zu finden.
Nicht nur studierten Quereinsteiger:innen eröffnen sich aktuell immense Chancen, in diesem Bereich eine aussichtsreiche Karriere einzuschlagen. Auch wenn Sie eine abgeschlossene Statistikausbildung vorweisen können, ist die Nachfrage da und Sie können sich nach dem “Learning on the Job”-Prinzip als Dateningenieur:in weiterqualifizieren. Zudem bieten verschiedene Anbieter Weiterbildungen in diesem Bereich an.
Data Engineering Fähigkeiten :
Diese Skills sollten Sie haben
Um die Datenversorgung für Unternehmen zu sichern, sollten Data Engineers einiges beherrschen. Auch auf zwischenmenschlicher Ebene sind ihre Soft Skills gefragt: Sie gehen in ihrem Alltag regelmäßig mit Menschen aus anderen Abteilungen und Kund:innen in den Austausch. Daher benötigen sie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Probleme im Team zu lösen und Projekte schlussendlich zum Erfolg zu führen.
Ebenso sollten sie mit ihrer Hands-on-Mentalität andere Mitarbeitende motivieren und auch proaktiv nach Lösungen und Optimierungen suchen, wenn Systeme und Datenprozesse nicht wie vorgesehen funktionieren.
Zusammenfassend sollten Data Engineers über die folgenden technischen Fähigkeiten verfügen, um ihre Aufgaben effizient und effektiv erfüllen zu können:
- Technisches Verständnis für Big-Data-Infrastrukturen und –Technologien: Dazu zählen Sprachen wie SQL
- Kenntnisse in Software, Programmiersprachen und im Bereich Machine Learning
- Hervorragende Datenbank-Kenntnisse
- Verständnis für den ELT-Prozess: Eine Methode, die für Extract, Transform, Load steht und für große Datenpools und im Cloud-Bereich benutzt wird
- Zertifikate in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka sind von Vorteil
Zu den Soft Skills für Data Engineers zählen:
- analytische Fähigkeiten
- logisches und abstraktes Denken
- sehr gute Kommunikationsfähigkeit
- ausgeprägte Teamfähigkeit
- Zeitmanagement und Selbstorganisation
Data Engineering: Chancen auf dem Arbeitsmarkt
Da in den letzten Jahren die Nachfrage nach Datentechniker:innen immens gestiegen ist, stehen die Chancen auf dem Arbeitsmarkt rund um Big Data sehr gut.
Diese Expert:innen werden branchenübergreifend in vielen Unternehmen benötigt, die mit Industrie 4.0, IoT (Internet of Things) oder Customer Journey in Berührung kommen. Besonders gefragt sind daher Ingenieur:innen aus dem Maschinenbau, der Automobilbranche oder der Chemieindustrie, die sich für Big Data entschieden haben.
Grundsätzlich sind talentierte Data Engineers in allen großen Unternehmen gefragt, die mit einer großen Menge an Daten zurechtkommen und die bewältigen müssen. Das kann beispielsweise auch im E-Commerce oder Marketing der Fall sein.
Auch Ihre Gehaltschancen sind in diesem Job überdurchschnittlich und ein baldiges Abflachen der Nachfrage ist nicht abzusehen.
Aktuell gibt es alleine in Wien eine hohe Vakanz freier Data-Engineer-Jobs. Neben Unternehmen aus dem Bereich der Informationstechnologie suchen auch Betriebe aus den Branchen Healthcare, Engineering und Finance Expert:innen.
Top Stellenangebote: Data Engineer Jobs (m/w/d)
FAQ
Ein Data Engineer verdient in Österreich im Schnitt zwischen 55.000 € und 80.000 € brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt, das bei rund 50.000 € liegt, kann sich sehen lassen. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineering-Gehälter überdurchschnittlich.
Ein Data Engineer verdient in Österreich im Schnitt zwischen 55.000 € und 80.000 € brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt, das bei rund 50.000 € liegt, kann sich sehen lassen. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineering-Gehälter überdurchschnittlich.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Die Gehälter eines Data Scientist und eines Data Engineers ähneln sich sehr stark. Der Data Scientist verdient in Österreich etwa 55.000 €. Der Data Engineer verdient im Schnitt etwas mehr als der Data Scientist
Die Gehälter eines Data Scientist und eines Data Engineers ähneln sich sehr stark. Der Data Scientist verdient in Österreich etwa 55.000 €. Der Data Engineer verdient im Schnitt etwas mehr als der Data Scientist
Data Engineers kümmern sich um die großen Mengen an Daten, die auf unterschiedliche Wege in einem Unternehmen landen. Ihre Aufgabe ist es, diese Daten mit Hilfe von ETL-Tools (extract, transform, load) zu verarbeiten und für weitere Analysen bereitzustellen.
Data Engineers kümmern sich um die großen Mengen an Daten, die auf unterschiedliche Wege in einem Unternehmen landen. Ihre Aufgabe ist es, diese Daten mit Hilfe von ETL-Tools (extract, transform, load) zu verarbeiten und für weitere Analysen bereitzustellen.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieur:innen um IT- oder Statistik-Spezialist:innen die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Engineer zu arbeiten.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieur:innen um IT- oder Statistik-Spezialist:innen die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Engineer zu arbeiten.
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