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#5 Senior Data Engineer- Costa Rica, LATAM
Blue · 📍 LatAm 2 · 🕒 03.07.2026
📊 Senior
🌍 Remote
Jobtitel
Data Engineer Remote Jobs
Offene Stellen
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Data Engineer
Blue · 📍 Eastern Europe 4 · 🕒 03.07.2026📊 Mid 🌍 Remote -
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Data Engineer – Delivery
Beghouconsulting · 📍 Hyderabad, Telangana · 🕒 03.07.2026💰 152.500 € /Jahr 📊 Junior -
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Senior Consultant – Data warehousing
Beghouconsulting · 📍 Bengaluru, Karnataka · 🕒 03.07.2026💰 160.000 € /Jahr 📊 Senior -
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Senior Data Engineer
Arbitalhealth · 📍 Remote · 🕒 03.07.2026💰 240.000 € /Jahr 📊 Senior 🌍 Remote -
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Senior Data Engineer
Alice Bob · 📍 Paris · 🕒 01.07.2026📊 Senior -
A
Data Engineer
Aleph · 📍 Belgrade, Serbia · 🕒 01.07.2026📊 Mid -
A
Data Engineer
Aleph · 📍 Ljubljana, Slovenia · 🕒 01.07.2026📊 Mid -
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Data Engineer
Shift · 📍 Sydney · 🕒 01.07.2026📊 Senior 🌍 Remote -
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Senior HR Business Partner
Shift · 📍 Sydney · 🕒 01.07.2026📊 Senior 🌍 Remote -
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Data Engineer
Ae 2 · 📍 Heverlee - Berchem - Gent - Hasse… · 🕒 01.07.2026📊 Mid -
Z
Data Engineer
Zafran Security · 📍 Tel Aviv · 🕒 26.06.2026📊 Mid -
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Senior Data Engineer
Ravio · 📍 London · 🕒 25.06.2026💰 100.000 € /Jahr 📊 Senior 🌍 Remote
Daten & Insights
Basierend auf 113 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.
Gehaltserwartungen
Durchschnitt: 159.933 EUR pro Jahr – basierend auf 113 Stellenangeboten.
Erfahrung
Ø Gehalt
Junior (1–2 J.)
127.500 EUR
Mid-level (2–4 J.)
137.500 EUR
Senior (5–9 J.)
177.389 EUR
Lead / Staff (10+ J.)
136.250 EUR
Gefragte Skills
Top Skills aus 113 Stellenangeboten
Python
54%
SQL
45.1%
AWS
33.6%
Airflow
18.6%
Snowflake
17.7%
Azure
15.9%
Dbt
15.9%
Databricks
14.2%
Spark
13.3%
CI/CD
11.5%
Einstellende Unternehmen
Ähnliche Jobtitel
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.