Data Science boomt, aber nicht jede Rolle wächst gleich schnell. Data Engineering gewinnt rasant an Fahrt. Laut dem DICE Tech Report 2020 war Data Engineer der am stärksten wachsende Tech-Job und überholte klassische Datenrollen wie Data Scientist oder Cloud-bezogene Positionen. Der Job tauchte außerdem im LinkedIn U.S. Emerging Jobs Report 2020 unter den 15 wichtigsten aufstrebenden Berufen der letzten fünf Jahre auf.
Quelle: DICE
Die gestiegene Nachfrage führt jedoch zu hartem Wettbewerb zwischen Unternehmen um Talente. Data Engineers sind eine relativ neue Rolle und am Arbeitsmarkt noch rar.
Wie stellst du sicher, dass dein Unternehmen eine starke Besetzung findet? Gute Stellenbeschreibungen machen den Unterschied. Eine präzise formulierte Ausschreibung setzt klare Erwartungen und erhöht die Chance auf ein passendes Match.
Hier findest du einen umfassenden Leitfaden mit Best Practices, wie du eine wirkungsvolle Stellenbeschreibung für Data Engineers verfasst. Egal, ob du die richtige Person suchst oder selbst Data Engineer werden willst – dieser Artikel zeigt, worauf es in der Rolle ankommt.
Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers
Data Engineers schaffen die Grundlage für das Erfassen, Speichern, Transformieren und Managen von Daten im Unternehmen. Sie entwickeln und betreiben Datenbankarchitekturen und Datenverarbeitungssysteme. Diese Infrastruktur ist entscheidend, damit anspruchsvolle Datenanwendungen wie Datenvisualisierung und das Ausrollen von Machine-Learning-Modellen reibungslos, sicher und effizient funktionieren.
Aufgrund der Komplexität sind Data Engineers hochtechnische Datenprofis an der Schnittstelle von Data Science und Softwareentwicklung. Wir haben in einem eigenen Artikel zusammengefasst, was Data Engineers tun – hier die Kurzfassung.
Verantwortlichkeiten und Technologien variieren je nach Unternehmen, im Kern bewegen sich Data Engineers aber zwischen folgenden Aufgaben:
- ETL-Prozesse. ETL umfasst Prozesse und Routinen, um Daten aus diversen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in verschiedene Umgebungen zu laden. Data Engineers sorgen dafür, dass die großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen als zugänglicher Rohstoff für andere Datenprofis wie Data Analysts und Data Scientists bereitstehen. ETL wird häufig über sogenannte Data Pipelines umgesetzt, die Aufgaben automatisieren, planen und skalieren.
- Datenbereinigung. Je mehr Datenquellen ein Unternehmen nutzt, desto höher die Fehleranfälligkeit. Deshalb verbringen Data Engineers einen Großteil ihrer Zeit mit dem Bereinigen von Daten – also dem Korrigieren oder Entfernen fehlerhafter, beschädigter, falsch formatierter, doppelter oder unvollständiger Einträge.
- Datenmonitoring. Zwischen Konzeption und Produktion eines Machine-Learning-Modells liegen viele potenzielle Hürden. Data Engineers überwachen und optimieren dafür die Datenarchitektur und die Verarbeitungssysteme.
Wenn du Data Engineer werden willst, ist unser Data Engineer With Python Track ein starker Start.
Was in eine Stellenbeschreibung für Data Engineers gehört
In diesem Abschnitt siehst du, welche Elemente in die einzelnen Teile einer Stellenbeschreibung gehören.
Beschreibung
Hier führst du in die Position ein. Beschreibe kurz das Unternehmen und warum ein neuer Data Engineer gesucht wird. Skizziere außerdem die Aufgaben und Projekte, mit denen die Person arbeitet, sowie zentrale technische Anforderungen. Nenne schließlich die gewünschte Seniorität. So können Bewerbende schnell entscheiden, ob sich eine Bewerbung lohnt.
Verantwortlichkeiten von Data Engineers
Data Engineers zählen zu den technisch anspruchsvollsten Profilen im Data-Umfeld und vereinen Kompetenzen aus Data Science, Softwareentwicklung und Datenbankmanagement.
Auch wenn Verantwortlichkeiten je nach Job variieren, sollte jede Person in dieser Rolle bestimmte Aufgaben beherrschen. Die wichtigsten sind:
- Architekturdesign. Das Design der Datenarchitektur liegt teils bei Data Architects, oft aber bei Data Engineers. Dazu gehören fundierte Kenntnisse verschiedener Datenbanken, Data Warehouses und Analysesysteme.
- ETL-Prozesse. Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, verarbeiten und in nutzbarer Form im Data Warehouse ablegen – das sind Kernaufgaben von Data Engineers.
- Management von Data Pipelines. Data Pipelines sind das zentrale Werkzeug von Data Engineers. Ziel ist es, möglichst viele Datenprozesse zu automatisieren. Dafür entwickeln, betreiben, testen und optimieren sie Pipelines.
- Deployment von Machine-Learning-Modellen. Data Scientists entwickeln Modelle, Data Engineers bringen sie in Produktion.
- Cloud-Management. Cloud-Services sind für viele Unternehmen die erste Wahl, um ihre Dateninfrastruktur optimal zu nutzen. Da immer mehr Datenaktivitäten in der Cloud stattfinden, müssen Data Engineers mit Tools der großen Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud umgehen können.
- Datenmonitoring. Hohe Datenqualität ist die Basis für reibungslose Prozesse. Data Engineers überwachen alle Abläufe und Routinen und optimieren deren Performance.
Erfahrung
Data Engineering ist im Data-Bereich eine relativ neue Rolle. Entsprechend bieten nur wenige Hochschulen reine Data-Engineering-Studiengänge an. Häufige Hintergründe sind Data Science, Software Engineering, Mathematik oder wirtschaftsnahe Fächer.
Um den Kreis geeigneter Bewerbender zu vergrößern, kannst du auch Kandidatinnen und Kandidaten berücksichtigen, die zwar einen anderen Bildungshintergrund haben, ihre Kompetenzen aber durch mehrjährige relevante Berufserfahrung belegen können.
Mindestanforderungen
Als stark technische Rolle müssen Data Engineers viele Tools sicher beherrschen. Eine vollständige Liste ist jedoch schwierig, da sich das Data-Science-Ökosystem rasant weiterentwickelt und ständig neue Technologien hinzukommen.
Da niemand alles kennen kann, führe nur die Software, Technologien und Tools auf, die für die Stelle notwendig sind oder bald eingeführt werden. Achte darauf, die Anforderungen gezielt für Data Engineers zu formulieren statt allgemeiner Data-Science-Skills. Sprich dafür mit den Teammitgliedern, mit denen die Person zusammenarbeitet.
Neben technischen Kompetenzen solltest du hier auch die benötigten Soft Skills aufführen.
Eine nicht abschließende Liste möglicher Anforderungen und Skills für deine Ausschreibung:
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und relationales Datenbankmanagement
- Objektorientierte Programmiersprachen wie Python, Java und Scala.
- Erfahrung mit verteilten Rechenframeworks wie Hadoop oder Spark
- Data Pipelines und Workflow-Tools (z. B. Airflow)
- Cloud-Lösungen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud)
- Ausgeprägte Projektmanagement- und Organisationsfähigkeiten.
- Sehr gute Problemlösungs-, Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten.
Zusätzliche Tipps für eine überzeugende Stellenbeschreibung
Selbst die beste Ausschreibung kann in der Masse untergehen. Damit dein Jobpost attraktiv und klickstark bleibt, beachte Folgendes:
- Gehaltsrahmen angeben. Eine Studie von SMART Recruit Online zeigt: Mit Gehaltsangabe erhalten Stellenanzeigen über 30% mehr Bewerbungen. Lege eine Spanne fest, die Anforderungen und Seniorität entspricht.
- Benefits aufführen. Arbeitsbedingungen und Work-Life-Balance werden wichtiger. Nenne Benefits, um die Stelle attraktiver zu machen.
- Einblick in die Arbeitskultur geben. Teile Details zu Team, Kultur und Werten. So können Bewerbende prüfen, ob sie zu euch passen.
- Recruiting-Prozess transparent machen. Erkläre den Ablauf, damit sich Kandidat:innen gezielt auf Gespräche und Termine vorbereiten können.
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