IT & Software
Data Engineer
Ein Data Engineer verantwortet den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines und Datenplattformen, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen in verlässlich nutzbare Datenprodukte überführen. Die Rolle bildet das Fundament für Analytics, Reporting und KI-Anwendungen: Ohne belastbare Datenarchitektur liefern auch die besten Modelle keine brauchbaren Ergebnisse. Data Engineers arbeiten an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Datenbanktechnologie und Cloud-Infrastruktur und tragen zunehmend Verantwortung für Datenqualität und Data Governance.
Zuletzt aktualisiert: 10. Juni 2026
// aufgaben
Aufgaben & Verantwortung
- Datenpipelines entwerfen, implementieren und betreiben (Batch und Streaming, z. B. mit Spark, Kafka, Airflow)
- Datenmodelle für Data Warehouses und Lakehouses entwickeln (z. B. Snowflake, Databricks, BigQuery)
- ELT/ETL-Strecken mit Werkzeugen wie dbt strukturieren und testbar machen
- Datenqualität sichern: Validierungen, Monitoring, Lineage und Alerting etablieren
- Datenquellen anbinden – von ERP- und CRM-Systemen bis zu APIs und Event-Streams
- Datenbereitstellung für BI, Data Science und KI-Anwendungen (Feature Stores, RAG-Pipelines)
- Zugriffskonzepte und DSGVO-konforme Datenverarbeitung gemeinsam mit Governance-Verantwortlichen umsetzen
- Infrastrukturkosten der Datenplattform überwachen und Verarbeitungsstrecken optimieren
// skills
Anforderungsprofil
Must-have
- Sehr gutes SQL und fundierte Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit mindestens einer modernen Datenplattform (Snowflake, Databricks, BigQuery oder Redshift)
- Orchestrierung von Datenpipelines (z. B. Airflow, Dagster)
- Datenmodellierung (dimensionale Modelle, Data Vault oder vergleichbare Ansätze)
- Cloud-Grundlagen der eingesetzten Plattform (Storage, Compute, IAM)
- Verständnis für Datenqualität, Testing und CI/CD im Datenkontext
Nice-to-have
- Streaming-Technologien (Kafka, Flink) in Produktion
- dbt und Analytics-Engineering-Praktiken
- Erfahrung mit Datenprodukten für KI-Anwendungen (Embeddings, Vektor-Datenbanken, RAG)
- Data-Governance-Werkzeuge und Metadaten-Management (z. B. Datenkataloge, Lineage-Tools)
- Infrastructure as Code für Datenplattformen (Terraform)
// gehalt
Gehalt
| Erfahrung / Kontext | Brutto-Jahresgehalt |
|---|---|
| 2–4 Jahre | 58.000–72.000 € |
| 5–8 Jahre | 72.000–95.000 € |
| Lead/Principal | 95.000–120.000 € |
Alle Angaben sind Orientierungswerte für Deutschland und hängen von Region, Unternehmensgröße und Erfahrung ab (Stand 2026).
// interview
Typische Interviewfragen
- 01Eine nächtliche Batch-Pipeline läuft seit Wochen stabil, liefert aber plötzlich stillschweigend unvollständige Daten. Wie bauen Sie ein System, das solche Fälle erkennt, bevor der Fachbereich sie meldet?
- 02Wann modellieren Sie dimensional, wann mit Data Vault – und wann ist beides Overkill?
- 03Wie entscheiden Sie zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung für einen konkreten Anwendungsfall, und welche versteckten Betriebskosten hat Streaming?
- 04Wie würden Sie eine bestehende, historisch gewachsene SQL-Skript-Landschaft schrittweise in eine testbare dbt-Struktur überführen?
- 05Welche Anforderungen stellt eine RAG-Anwendung an die Datenpipeline, die ein klassisches BI-Dashboard nicht stellt?
- 06Wie setzen Sie Löschkonzepte nach DSGVO in einem Data Lake technisch um, in dem personenbezogene Daten in mehreren Schichten repliziert sind?
- 07Eine Spark-Verarbeitung skaliert nicht – welche Stellschrauben prüfen Sie in welcher Reihenfolge?
// markt
Marktlage
Die Nachfrage nach Data Engineers ist 2026 in Deutschland hoch und wird durch den breiten Einsatz von KI-Anwendungen weiter verstärkt: Unternehmen stellen fest, dass der Engpass selten beim Modell liegt, sondern bei verlässlichen, gut modellierten Daten. Entsprechend gefragt sind Kandidaten, die neben klassischem Warehouse-Handwerk auch Datenprodukte für KI-Anwendungsfälle bereitstellen können – etwa Pipelines für Embeddings und RAG-Architekturen. Der Markt ist enger als bei generalistischen Entwicklerprofilen; insbesondere Erfahrung mit Databricks oder Snowflake in Produktionsumgebungen ist knapp. Gleichzeitig wandern Aufgaben des Analytics Engineering (dbt, Modellierung) in die Rolle hinein, was das Anforderungsprofil verbreitert. Remote-Arbeit ist weit verbreitet, hybride Modelle dominieren. Branchen mit hohem Datendruck – Handel, Industrie, Finanzdienstleistung, Gesundheitswesen – konkurrieren um dieselben Profile, wobei regulierte Branchen mit Gehaltsaufschlägen und Mittelständler mit Gestaltungsfreiheit werben.
// faq
Häufige Fragen
NOBA Experts erfasst zunächst präzise, welche Art von Data Engineering tatsächlich gebraucht wird: Aufbau einer neuen Plattform, Modernisierung gewachsener ETL-Landschaften oder Datenbereitstellung für KI-Anwendungen – die Profile dafür unterscheiden sich deutlich. Auf dieser Basis identifiziert das KI-gestützte Matching geeignete Kandidaten aus Netzwerk und aktiver Direktansprache. In der technischen Tiefenprüfung wird konkrete Praxiserfahrung validiert: Welche Datenvolumina, welche Plattformen, welche Verantwortung für Datenqualität und Betrieb ein Kandidat nachweisen kann. So landen keine reinen Schulungsprofile auf der Shortlist. Kunden erhalten typischerweise innerhalb von 2–6 Wochen 3–5 geprüfte Kandidaten und können sich in den eigenen Interviews auf Anwendungsfälle und Team-Fit konzentrieren. Auf Wunsch bietet NOBA Experts die Besetzung zum Festpreis an.
Ein Data Engineer baut und betreibt die Infrastruktur, die Daten zuverlässig verfügbar macht: Pipelines, Datenmodelle, Plattformen und Qualitätssicherung. Ein Data Scientist nutzt diese Daten, um analytische Fragestellungen zu beantworten und Modelle zu entwickeln – von der Prognose bis zur Optimierung. In der Praxis scheitern Data-Science-Initiativen häufig nicht an der Modellqualität, sondern an fehlender Datengrundlage; deshalb empfiehlt sich der Aufbau von Data-Engineering-Kompetenz in der Regel vor oder parallel zur ersten Data-Science-Einstellung. Bei KI-Projekten verschwimmen die Grenzen zunehmend: Data Engineers verantworten heute oft auch Vektor-Datenbanken und Retrieval-Pipelines für generative KI. NOBA Experts hilft in der Anforderungsaufnahme, das tatsächlich benötigte Profil zu schärfen, bevor die Suche startet – das verkürzt die Besetzung messbar.
// verwandte rollen
Verwandte Rollenprofile
Data Engineer besetzen?
NOBA Experts besetzt diese Rolle mit KI-gestütztem Matching und persönlicher technischer Vorabprüfung — DACH-weit, auf Wunsch zum Festpreis.