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Data Engineer Remote Jobs

Offene Stellen

Daten & Insights

Basierend auf 72 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.

Verteilung nach Erfahrungslevel
Junior1Mid22Senior38Lead11
Gefragteste Skills
Python25AWS20SQL19PySpark9Airflow9Snowflake8Data Engineering7CI/CD7Apache Spark6ETL6
Stellen nach Region
Americas35USA31Worldwide15Europe9APAC6LATAM4DACH (Germany, Austri…1Germany1
Anstellungsart
Vollzeit71Contract1
Ø Gehalt nach Erfahrungslevel (USD/Jahr)
Mid85.000 USDSenior204.500 USDLead217.500 USD

Ähnliche Rollen

Gehaltserwartungen

Durchschnitt: 148.000 EUR pro Jahr – basierend auf 73 Stellenangeboten.

Erfahrung Ø Gehalt
Mid-level (2–4 J.) 85.000 EUR
Senior (5–9 J.) 204.500 EUR
Lead / Staff (10+ J.) 217.500 EUR

Gefragte Skills

Top Skills aus 73 Stellenangeboten

Python 35.6%
AWS 27.4%
SQL 26%
Airflow 12.3%
PySpark 12.3%
Snowflake 11%
CI/CD 9.6%
Data Engineering 9.6%
Apache Spark 8.2%
Azure 8.2%

Einstellende Unternehmen

Accenturefederalservices · 21 Nielsen · 6 Mactores · 5 Ndeavour · 3 Plain Concepts · 3 Garnerhealth · 3 Eight Sleep · 3 Xometry · 2 GT · 2 Eneba · 2 dscout · 2 Elavon · 2

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120 Remote-Stellen als Data Engineer sind aktuell gelistet, 98 davon aus den letzten 30 Tagen. Der mediane Jahresverdienst liegt bei 175.000 US-Dollar und zählt damit zu den höheren in diesem Vergleich.

Angebot und Gehaltsniveau

Mit 120 offenen Stellen und sieben neuen Anzeigen in der letzten Woche wächst das Angebot moderat, aber stetig. Für Senior-Profile, für die genug Anzeigen vorliegen, ergibt sich ein Durchschnitt von 193.656 US-Dollar und ein Median von 187.500 US-Dollar, klar über dem Gesamtmedian der Kategorie. Für Einsteiger-, Mid- und Lead-Level liegen aktuell zu wenige Anzeigen vor, um verlässliche Werte zu nennen.

  • 120 aktive Stellen
  • 7 neu in 7 Tagen
  • Senior: Ø 193.656 US-Dollar, Median 187.500

Der technische Werkzeugkasten

Python ist mit 23 Nennungen die mit Abstand am häufigsten verlangte Fähigkeit, SQL folgt mit 16. AWS kommt auf 13 Nennungen, Azure und Dbt auf je neun, Airflow, CI/CD und Databricks auf je acht. Diese Kombination zeigt einen modernen Data-Stack aus Cloud-Plattformen, Orchestrierung und Transformationswerkzeugen.

  • Python (23)
  • SQL (16)
  • AWS (13)
  • Azure (9)
  • Dbt (9)

Arbeitgeber im Überblick

Ippon liegt mit sechs offenen Stellen vorn, Lingarogroup und Mactores folgen mit je vier. Logicalisespana, Edzagroup und TheNielsenCompany runden das Feld mit je drei Positionen ab.

Häufige Fragen

Wie viele Remote-Stellen als Data Engineer gibt es?
120 Positionen sind aktuell gelistet, 98 davon aus den letzten 30 Tagen. Sieben Stellen kamen in der vergangenen Woche neu dazu.
Was verdient ein Data Engineer remote?
Der Median liegt bei 175.000 US-Dollar im Jahr. Für Senior-Profile mit ausreichender Datenbasis liegt der Median sogar bei 187.500 US-Dollar.
Welche Tools sollte ein Data Engineer beherrschen?
Python und SQL werden am häufigsten genannt, ergänzt um AWS, Azure und Dbt. Airflow, CI/CD-Erfahrung und Databricks tauchen ebenfalls regelmäßig in den Anzeigen auf.
Ist die Rolle eher für erfahrene Profile geeignet?
Die verfügbaren Gehaltsdaten beziehen sich fast ausschließlich auf Senior-Anzeigen. Für Einsteiger- und Mid-Level-Stellen liegen aktuell zu wenige Anzeigen vor, um eine verlässliche Aussage zu treffen.
Welche Unternehmen stellen aktuell Data Engineers ein?
Ippon hat mit sechs offenen Stellen die meisten Ausschreibungen. Lingarogroup und Mactores folgen mit je vier Positionen.

Karriere-Guide

Wie wird man Data Engineer und ist ein Quereinstieg ins Remote-Arbeiten möglich?
Data Engineer brauchen starke Programmierkenntnisse, meistens Python oder SQL, plus Verständnis für Datenarchitektur. Ein Informatik- oder Mathe-Studium ist hilfreich, aber nicht zwingend – auch Quereinsteiger mit fundierten Coding-Skills und Datenleidenschaft können es schaffen. Remote ist ideal für Data Engineering, da die Arbeit hauptsächlich aus Code besteht.
Welche Tools und Fähigkeiten braucht ein Data Engineer im Homeoffice?
Python und SQL sind die Hauptsprachen. ETL-Prozesse bauen und Data Modeling verstehen sind zentral. Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Data Warehouses wie Snowflake oder dbt sind Standard. Sie sollten auch mit Big Data Frameworks wie Kafka arbeiten können und Datenarchitektur im Blick haben. Dazu kommt Data Engineering als eigenständige Disziplin.
Ist Data Engineer als Remote-Job auch für Anfänger geeignet?
Für Anfänger wird es schwer einzusteigen, da die meisten Positionen 2-3 Jahre Erfahrung erwarten. Sie können aber mit Junior Data Engineer Rollen starten oder in kleineren Unternehmen, wo Sie von etablierten Teams lernen. Mit soliden Python/SQL-Grundlagen und wirklichem Interesse an Datenverarbeitung ist es aber realistisch.
Welche Weiterbildungen oder Zertifikate bringen einen als Data Engineer weiter?
AWS Data Engineer oder Azure Data Engineer Zertifikate sind anerkannt. dbt Zertifikate und Snowflake Trainings helfen auch konkret. Noch wichtiger sind praktische Projekte mit großen Datenmengen und das Verständnis von Datenpipelines – diese Erfahrung übertrumpft oft formale Zertifikate.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag als Data Engineer im Homeoffice aus?
Sie bauen ETL-Pipelines, optimieren Datenflüsse und schreiben SQL-Queries für Data Scientist und Analysten. Dazu kommen Architektur-Reviews für neue Datenquellen und die Überwachung von Datenpipelines im Produktivbetrieb. Sie arbeiten eng mit Data Scientists zusammen und debuggen Datenqualitätsprobleme. Es ist viel konzentriertes Coding mit einigen Abstimmungen.
Wie überzeugt man bei einer Remote-Bewerbung als Data Engineer?
Zeigen Sie Ihr Portfolio mit echten Datenprojekten – ETL-Pipelines, die Sie gebaut haben, oder Datenarchitekturen, die Sie designt haben. Erklären Sie Ihre Skalierungsentscheidungen und wie Sie mit großen Datenmengen umgegangen sind. Besonders wertvoll ist zu zeigen, dass Sie Performance und Zuverlässigkeit in Datenflüssen verstehen.
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