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Definition: Was ist ein Dateningenieur?
Data Engineering ist ein Teilbereich der Computertechnik, der sich mit der Entwicklung von Datensystemen und den dazugehörigen Softwarekomponenten beschäftigt. Er arbeitet sowohl mit realen Datensätzen als auch mit Datenbanken, um sicherzustellen, dass alle von Unternehmen benötigten Informationen zugänglich, zuverlässig und sicher sind. Datentechniker/innen müssen die Prinzipien des Datenbankdesigns wie Normalisierung und Denormalisierung sowie ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load) zur Analyse eingehender Daten kennen
Aufgaben: Was macht ein Data Engineer?
Data Engineers sind für den Aufbau und die Pflege anspruchsvoller Datensysteme verantwortlich, die von anderen Abteilungen in ihrem Unternehmen (z.B. Marketing oder Vertrieb) genutzt werden können. Dazu gehören das Entwerfen von Datenbankmodellen, das Sammeln großer Datensätze aus verschiedenen Quellen, das Umwandeln dieser Datensätze in aussagekräftige Informationen (durch ETL-Prozesse), der Einsatz leistungsfähiger Analysetools (z. B. BI-Software) und das Sicherstellen, dass alle Daten durch geeignete Sicherungsprotokolle geschützt werden. Außerdem müssen sie mögliche Probleme mit diesen Datensätzen oder Tools beheben und bestehende Prozesse optimieren, wenn neue Technologien verfügbar werden
Voraussetzungen: Welche Fähigkeiten braucht ein Data Engineer?
Erfolgreiche Dateningenieure brauchen gute technische Kenntnisse in Bereichen wie SQL-Programmiersprachen, Datenbank-Designprinzipien (Normalisierung/Denormalisierung) und Systemarchitektur-Designmuster. Außerdem müssen sie über ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten verfügen, um die Ursachen von Problemen schnell zu erkennen und innovative Lösungen dafür zu entwickeln. Außerdem sind gute Kommunikationsfähigkeiten wichtig, da bei den meisten Projekten eng mit anderen Teammitgliedern aus verschiedenen Abteilungen (wie Entwicklern oder Produktmanagern) zusammengearbeitet wird. Und schließlich sind Kenntnisse über moderne Technologien wie Big-Data-Frameworks (z. B. Hadoop) ein zusätzlicher Vorteil, wenn du dich um eine Stelle in der Branche bewirbst.
remote-job.net-Tipp
Eine Möglichkeit, dich bei Bewerbungen als Dateningenieur/in von anderen abzuheben, ist, dein Wissen über neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) oder die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu demonstrieren. Arbeitgeber betrachten Bewerber/innen, die Erfahrung mit solchen fortschrittlichen Technologien haben, oft positiv - also nutze diese Chance, wenn du kannst.
Kann ein Dateningenieur von zu Hause aus arbeiten?
Ja, je nach den Richtlinien des Arbeitgebers ist es möglich, dass Datentechniker/innen von zu Hause aus oder ganz von zu Hause aus arbeiten. Um dies erfolgreich zu tun, sollten etablierte Prozesse für Kommunikationssysteme wie E-Mails oder Telefonanrufe, Fristen und Produktivitätserwartungen sowie andere Faktoren, die bei der Arbeit von zu Hause aus berücksichtigt werden müssen, vorhanden sein. Es ist auch wichtig, eine geeignete Arbeitsumgebung zu Hause zu schaffen, die ein effizientes Arbeiten in der Datentechnik ohne Ablenkungen oder andere Komplikationen ermöglicht, die außerhalb eines Büros auftreten können.
Gehalt: Wie viel verdient ein Data Engineer in Deutschland?
Die Gehaltsspanne eines Dateningenieurs hängt von seiner Erfahrung, seinen Zertifizierungen und davon ab, ob er fest angestellt oder freiberuflich tätig ist. Ein Einsteiger verdient in der Regel zwischen 35 und 45 T€ pro Jahr, mit fortgeschrittener Berufserfahrung steigt das Gehalt auf etwa 60 T€ pro Jahr. Für sehr erfahrene Personen mit Zertifizierungen oder freiberuflichen Verträgen können die Gehälter je nach der vom Arbeitgeber angebotenen Rolle bis zu 90 000 Euro pro Jahr betragen
Beispiel-Anschreiben für eine Stelle als Data Engineer
Von: Thomas Müller
Ich bewerbe mich hiermit um die Stelle als Data Engineer. Mit meinem Hintergrund in den Bereichen Data Science, Software Engineering und Datenbankadministration bin ich überzeugt, dass ich über die notwendigen Fähigkeiten und das Fachwissen verfüge, um in dieser Position zu brillieren
Zu meinen Erfahrungen gehören die Arbeit an komplexen Entwicklungsprojekten sowie die Wartung und Optimierung bestehender Datenbanken. Ich habe bewiesen, dass ich innovative Lösungen entwickeln kann, indem ich sowohl traditionelle technische Verfahren als auch moderne Technologien einsetze. Außerdem kenne ich mich mit den neuesten Tools und Trends in diesem Bereich aus, z. B. mit Big-Data-Frameworks und Algorithmen für maschinelles Lernen
Ich bin zuversichtlich, dass meine technischen Fähigkeiten in Kombination mit meiner Problemlösungskompetenz und meinem analytischen Denkvermögen eine Bereicherung für Ihr Unternehmen sein werden. Bitte nimm dir einen Moment Zeit, um meinen Lebenslauf im Anhang dieser E-Mail zu lesen, um weitere Details zu meinen Qualifikationen und meiner Berufserfahrung zu erfahren
Vielen Dank für Ihre Zeit und ich freue mich darauf, bald von Ihnen zu hören
Mit freundlichen Grüßen,
Unterschrift
Ausbildung und Studium: Wie wird man Dateningenieur/in?
Um ein erfolgreicher Dateningenieur zu werden, musst du zunächst die richtige Ausbildung absolvieren. Je nach deinem Hintergrund kann das ein Studium der Informatik oder der Computerwissenschaften an einer Hochschule sein oder du kannst Online-Kurse bei renommierten Anbietern wie Coursera oder Udemy belegen. Nachdem du die notwendigen Qualifikationen erworben hast, ist es wichtig, praktische Erfahrungen zu sammeln. Praktika sind eine gute Möglichkeit, die Branche kennenzulernen und gleichzeitig dein berufliches Netzwerk aufzubauen, das dir bei späteren Bewerbungen sehr nützlich sein kann.
Geeignete Interviewfragen für einen Data Engineer
Bei Vorstellungsgesprächen mit potenziellen Bewerbern für eine Stelle als Data Engineer ist es wichtig, sowohl ihr technisches Wissen in diesem Bereich als auch ihre Fähigkeit zu beurteilen, mit Teammitgliedern effektiv über komplexe Themen in diesem Bereich wie Big Data-Anwendungen usw. zu kommunizieren. Hier sind einige Beispielfragen, die einen Einblick in diese Aspekte geben können:
- Mit welchen Datenbanken hast du schon gearbeitet?
- Wie vertraut bist du mit der Abfragesprache SQL?
- Welchen Herausforderungen bist du bei der Erstellung komplexer Datenpipelines begegnet?
- Wie stellst du die Genauigkeit der gesammelten Datensätze sicher?
- Welche Techniken verwendest du beim Entwurf von Datenbankschemata?
- Welche Maßnahmen würdest du ergreifen, wenn es bei ETL-Vorgängen ein Leistungsproblem gibt?