Jobprofil
Data Engineer (m/w/d)
Daten gelten als das “Gold des 21. Jahrhunderts”. In einer Welt, in der diese Daten in unglaublichen Massen anfallen, ist es notwendig diese Menge an Daten auch zu organisieren und zu pflegen. Für diese oftmals komplexe Aufgabe wird in grossen Unternehmen der sogenannte Data Engineer benötigt.
Welche Skills ein Data Engineer dafür mitbringen muss, mit welchem Gehalt dabei gerechnet werden kann und wo die Unterschiede zu anderen Big Data Jobs, wie dem Data Scientist liegen, erfahren Sie hier.
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Was ist ein Data Engineer?
Definition und Aufgaben
Ein Data Engineer sorgt für eine funktionierende Daten-Infrastruktur in einem Unternehmen, erstellt Datenbanken und pflegt vorhandene Datensätze.
Im Zuge der Digitalisierung wächst in datengetriebenen Organisationen stetig der Bedarf an qualifizierten IT-Spezialisten. Sie sammeln den bedeutendsten „Rohstoff“ des 21. Jahrhunderts, bereiten ihn auf und bewerten ihn anschliessend. Der Data Engineer versorgt (grosse) Unternehmen also mit ihrem womöglich wichtigsten Gut: Daten.
Um ihren Unternehmen diese wichtigen Informationen zu übermitteln, verwenden Dateningenieurinnen (auch Datentechniker und Data Ingenieure genannt) umfassende technologische Möglichkeiten und Werkzeuge. So können sie grosse Datenmengen generieren, speichern und verarbeiten. Im Anschluss werden die aufbereiteten Daten in eine Analyse-Infrastruktur für den nächsten Arbeitsprozess zusammengefasst und an die zuständigen Personen übermittelt.
Die Chancen auf dem Arbeitsmarkt sehen äusserst gut aus, denn Data Ingenieure werden überall dort gebraucht, wo viele Daten anfallen. Neben Unternehmen im Bereich Information Technology suchen auch Organisationen aus den unterschiedlichsten Fachgebieten wie z. B. Healthcare, Engineering, Automotive, E-Commerce, Finance, Banking oder Versicherung gut ausgebildete Datentechnikerinnen.
Data Engineer Gehalt in der Schweiz:
Ein umfassender Überblick
Die Nachfrage nach (Big) Data Engineers steigt kontinuierlich auf dem Arbeitsmarkt. Daher können Sie mit einem üppigen Lohn rechnen, das über dem Schweizer Durchschnittseinkommen liegt – selbstverständlich abhängig von Ihrer Qualifizierung und Erfahrung.
Mit steigender Erfahrung entwickeln sie sich hin zum Senior Data Engineer. Je nach Karrierelevel, Unternehmensgrösse und Standort verdienen Data Engineers im Schnitt CHF 110’000.00 pro Jahr. Data Ingenieure verdienen in der Regel zwischen CHF 77’000.00 und CHF 160’000.00*. Die besten Gehälter werden für diese Rolle in Zürich gezahlt.
*Quelle: Kununu Gehaltscheck
Einstiegsgehalt Data Engineer:
Das verdienen Junior Data Ingenieure in der Schweiz
Auch als Einsteiger gehören Sie in diesem Beruf schon zu den Gut-Verdienern: Als Junior Data Engineer können Sie mit einem Einstiegslohn von rund CHF 90'000.00 im Jahr rechnen. Ausschlaggebend ist zudem die Branche – im Automobilbereich können Sie einen höheren Einstiegslohn erwarten. Am geringsten fallen Einstiegsgehälter im Handel aus.
Die meisten Arbeitgeber setzen für diesen Job ein Master-Studium voraus, was dazu führt, das Bachelor-Absolventen in der Regel auch mit einem niedrigeren Gehalt zum Einstieg rechnen können.
Senior Data Engineer Gehalt:
Das verdienen erfahrene Schweizer Fachkräfte
Big Data Engineer: Gehalt
Data Engineer-Aufgaben:
Was macht ein Data Engineer?
Die Verarbeitung von Daten – auch Handling genannt - zählt zu den wichtigsten Aufgaben eines Data Engineers. Wie genau diese Verarbeitung aussieht unterscheidet sich stark von Unternehmen zu Unternehmen. Je nach Verwendungszweck dieser Daten, kann der Umgang damit anders aussehen. Der dabei wichtigste Vorgang ist das sogenannte ETL: Extract, transform, load.
In erster Linie geht es darum, grosse Datenmengen, die über viele verschiedene Wege an das Unternehmen gelangen und die oft chaotisch und unsauber gesammelt werden, in eine Ordnung zu bringen. Das wird auch als Database Engineering bezeichnet. Er verwaltet sie, speichert sie und bereitet sie für andere zuständige Personen auf. Das können zum Beispiel der Data Scientist oder auch der Data Analyst sein.
- Big-Data-Technologien wie Hadoop, Apache Spark sowie weitere No-SQL-Datenbanken (also nicht-relationale Datenbanken),
- Cloud Technologien wie etwa AWS (Amazon Web Services) oder GCE (Google Compute Engine),
- relationale Datenbanken oder
- ETL (extract, transform, load) Tools
Data Engineers arbeiten an der Schnittstelle zwischen Hardware und Datenverarbeitung. Sie passen Algorithmen sowie Tools entsprechend ihren Projektansprüchen an und generieren dadurch fortlaufend wichtige Daten. Darüber hinaus fallen auch der Aufbau und die Überwachung der IT-Infrastruktur sowie die Verwaltung und Sicherheit der Daten in ihren Aufgabenbereich.
Ihre Arbeit bildet die Grundlage für Data-Science-Tätigkeiten und ermöglicht eine professionelle Datennutzung. Anhand von Data Pipelines – einer Reihe an Datenverarbeitungselementen – stellen sie einen automatischen Datenfluss sicher. Die Daten landen beispielsweise in einem sogenannten Data Warehouse, einem zentralen Speicher wo die Daten einer Organisation aus verschiedenen Quellen gesichert werden.
Der Unterschied zum Big Data Engineering
Data Engineer vs. Data Scientist: Ein Vergleich
Data Engineers sind für die Entwicklung, Wartung und Optimierung der Dateninfrastruktur- und Pipelines zuständig und sammeln und verarbeiten Daten. Die von ihnen gesammelten Daten werden in verschiedenen Formaten, Datenbanken oder Textdateien gespeichert.
Data Scientists sind Experten der Datenanalyse. Anhand von Massnahmen wie Tracking oder Monitoring generieren sie aus Rohdaten eine strukturierte Datenbasis. Mit ihrem betriebswirtschaftlichen Know-how schaffen sie damit die Basis für Handlungsempfehlungen oder Entscheidungen und beantworten somit datengestützt wichtige Fragen ihrer Branche. So wird Big Data zu Smart Data.
Data Scientists entwickeln und verbessern Methoden zur Analyse von Daten anhand derer Daten zu unternehmensrelevanten Fragestellungen gesammelt werden. Sie bringen Erfahrung in Mathematik, besonders in Statistik und Stochastik, Machine Learing und Datenvisualisierung mit und beherrschen Programmiersprachen wie Phyton, Julia, R oder SQL. Um die gewonnenen Daten und daraus entstehende Handlungsempfehlungen in den entsprechenden Fachabteilungen zu präsentieren, sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten gefragt.
Beide Rollen arbeiten eng zusammen: Während der Data Engineer die Daten erhält, abspeichert und in eine Ordnung bringt, macht sich der Data Scientist bereit, um diese Daten zu untersuchen. In einigen Fällen übergibt dieser seine Ergebnisse in Folge an die Data Analystin für eine tiefgehende Analyse.
Wie wird man Data Engineer ?
Ausbildung, Studium & Weiterbildung
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Karriere als Data Engineer zu starten: beispielsweise über ein Studium oder auch durch einen Quereinstieg.
Eine kritische Auseinandersetzung mit den eigenen Fähigkeiten und Vorwissen ist hier ein erster wichtiger Schritt. Ein Hochschulabschluss in MINT (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) -Studiengängen ist ein guter Ausgangspunkt, um den weiteren umfangreichen Lernprozess anzugehen und das womöglich fehlende Know-how aufzubauen.
Wichtig für angehende Data Engineers ist vor allem das Verständnis für den ETL-Prozess (extract, transform, load), also den Datenreinigungsprozess und der richtige Umgang mit gängigen Tools, wie zum Beispiel Python.
Data Engineer Ausbildung in der Schweiz
Bisher gibt es in der Schweiz (noch) keine standardisierte Ausbildung zum Data Engineer. Daher handelt es sich bei dem Job um einen klassischer Quereinsteigerberuf. Obwohl ein Studium in diesem Bereich gerne gesehen ist und bei der Jobsuche definitiv ein Vorteil ist, zählen auch ausgebildete Fachkräfte aus der (Wirtschafts-)Informatik und Computertechnik oder Statistik zu den attraktiven Kandidaten für Jobs im Data Engineering.
Nach einem Studium hat man ein grosses Angebot an Weiterbildungen zur Auswahl. Dabei lernt man je nach Kurs Grundlagen des Programmierens, Big Data, Datenbanken und Automatisierung. Eine Möglichkeit ist ein Data Engineering-CAS (Certificate of applied studies) abzuschliessen, wie beispielsweise am ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften).
Data Engineer Studium
Obwohl Data Engineering keine klassische Studienrichtung ist, bieten inzwischen vereinzelt Fakultäten einen Studiengang dazu an. An der Berner Fachhochschule BFH ist es beispielsweise möglich einen Bachelor in “Data Engineering” zu absolvieren.
Für Studien dieser Art ist in der Regel ein Eignungsverfahren notwendig bei dem die Fähigkeiten und das Wissen der Anwärter überprüft wird.
Abgesehen davon gibt es zahlreiche Studienrichtungen, die einen den Einstieg in die Welt von Big Data erleichtern: Wirtschaftsinformatik, Informatik, Daten Management, Computertechnik oder Statistik zählen dabei zu den Klassikern. Studierende dieser Fachbereiche erlernen dabei bereits einen grossen Teil der Theorie und Skills, die für eine Karriere im Daten-Ingenieurswesen benötigt werden.
Nach einem Studienanschluss bieten sich Zertifikatslehrgänge (CAS) im Data Engineering an, um die eigenen Fähigkeiten noch weiter aufzubauen.
Data Engineer: Weiterbildungen und Fortbildungsmöglichkeiten
Aufgrund der hohen Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften, gibt es am Markt eine grosse Zahl an Weiterbildungen für Data Engineers. Dazu zählen beispielsweise Fortbildungen zu Themen wie Cloud Computing, Programmiersprachen, Big Data Technology oder Automation. Ausserdem hat man als Data Engineer die richtigen Voraussetzungen für eine Weiter- oder Umschulung zum Data Analyst.
Weitere hilfreiche Weiterbildungen zertifizieren Sie in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka, was bei Arbeitgebern gerne gesehen ist.
Data Engineer: Quereinstieg als klassischer Weg
Da es für eine Karriere auf diesem Gebiet keinen klassischen Studiengang gibt, zählen Data Engineers in der Regel zu typischen Quereinsteigern. Nach einem IT- oder Statistik-Studium eignen sich verschiedene CAS-Lehrgänge gut, um diesen Karriereweg einzuschlagen.
Interessierte Personen können aus einer Vielzahl unterschiedlicher Lernformate und Kursinhalte wählen und bestimmen, ob sie zu einem festen Starttermin beginnen oder lieber selbstbestimmt und flexibel lernen möchten – die Angebote von Anbietern wie z. B. der FFHS oder der ZHAW sind vielfältig.
Nicht nur studierten Quereinsteigerinnen eröffnen sich aktuell immense Chancen, in diesem Bereich eine aussichtsreiche Karriere einzuschlagen. Auch wenn Sie eine abgeschlossene Statistikausbildung vorweisen können, ist die Nachfrage da und Sie können sich nach dem “Learning on the Job”-Prinzip als Dateningenieur weiterqualifizieren. Zudem bieten verschiedene Anbieter Weiterbildungen in diesem Bereich an.
Data Engineering Fähigkeiten :
Diese Skills sind gefragt
Data Engineers bringen ein grosses technisches Fähigkeiten-Set mit, das in diesem Job unverzichtbar ist. Doch auch auf zwischenmenschlicher Ebene sind ihre Soft Skills gefragt: Sie gehen in ihrem Alltag regelmässig mit Menschen aus anderen Abteilungen und Kunden in den Austausch. Daher benötigen sie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Probleme im Team zu lösen und Projekte schlussendlich zum Erfolg zu führen.
Ebenso sollten sie mit ihrer Hands-on-Mentalität andere Mitarbeitende motivieren und auch proaktiv nach Lösungen und Optimierungen suchen, wenn Systeme und Datenprozesse nicht wie vorgesehen funktionieren.
Zusammenfassend sollten Data Ingenieure über die folgenden technischen und Softskills verfügen, um ihre Aufgaben effizient und effektiv erfüllen zu können:
- Technisches Verständnis für Big-Data-Infrastrukturen und –Technologien: Dazu zählen Sprachen wie SQL
- Kenntnisse in Software, Programmiersprachen und im Bereich Machine Learning
- Hervorragende Datenbank-Kenntnisse
- Verständnis für den ELT-Prozess: Eine Methode, die für Extract, Transform, Load steht und für große Datenpools und im Cloud-Bereich benutzt wird
- Analytische Fähigkeiten
- Kommunikationsfähigkeiten ür die Präsentation von Analyseergebnissen Gutes Wissen zum Thema Datenschutz
- Zertifikate in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka sind von Vorteil
Data Engineer Karriere:
Chancen auf dem Arbeitsmarkt
Da in den letzten Jahren die Nachfrage nach Datentechnikerinnen immens gestiegen ist, stehen die Chancen auf dem Arbeitsmarkt rund um Big Data sehr gut.
Diese Fachkräfte werden branchenübergreifend in vielen Unternehmen benötigt, die mit Industrie 4.0, IoT (Internet of Things) oder Customer Journey in Berührung kommen. Besonders gefragt sind daher Ingenieure aus dem Maschinenbau, der Automobilbranche oder der Chemieindustrie, die sich für Big Data entschieden haben.
Grundsätzlich sind talentierte Data Engineers in allen grossen Unternehmen gefragt, die mit einer grossen Menge an Daten zurechtkommen und die bewältigen müssen. Das kann beispielsweise auch im E-Commerce oder Marketing der Fall sein.
Auch Ihre Gehaltschancen sind in diesem Job überdurchschnittlich und ein baldiges Abflachen der Nachfrage ist nicht abzusehen.
Top Stellenangebote: Data Engineer Jobs (m/w/d)
Faq
Ein Data Engineer verdient in der Schweiz im Schnitt CHF 110’000.00 brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt kann sich sehen lassen und liegt bei rund CHF 90’000.00. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineer Gehälter überdurchschnittlich.
Ein Data Engineer verdient in der Schweiz im Schnitt CHF 110’000.00 brutto im Jahr. Auch das Einstiegsgehalt kann sich sehen lassen und liegt bei rund CHF 90’000.00. Die Höhe des Gehalts hängt dabei stark vom Erfahrungsgrad, Standort und der Branche des Unternehmens ab. Aufgrund der hohen Nachfrage sind Data Engineer Gehälter überdurchschnittlich.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen (CAS) weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Für eine Karriere als Data Engineer ist es ratsam, einen Masterabschluss in einem MINT-Studiengang (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) zu absolvieren und sich in Form von Fortbildungen (CAS) weitere technische Skills anzueignen. Mit diesen Kenntnissen und Fähigkeiten sollte ein Einstieg in die Welt des Data Engineering kein Problem darstellen.
Die Gehälter eines Data Scientist und eines Data Engineers ähneln sich in der Schweiz sehr stark: Beide Rollen verdienen in der Schweiz im Schnitt zwischen CHF 100’000.00 und CHF 110’000.00.
Data Engineers kümmern sich um die grossen Mengen an Daten, die auf unterschiedliche Wege in einem Unternehmen landen. Ihre Aufgabe ist es, diese Daten mit Hilfe von ETL-Tools (extract, transform, load) zu verarbeiten und für weitere Analysen bereitzustellen.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieuren um IT- oder Statistik-Fachkräfte, die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Ingenieur zu arbeiten. Im Anschluss gibt es zahlreiche CAS-Lehrgänge, die Sie weiter auf diesen Beruf vorbereiten.
Um Data Engineer zu werden, gibt es kein spezialisiertes Studium. In der Regel handelt es sich bei Dateningenieuren um IT- oder Statistik-Fachkräfte, die einen Quereinstieg in dieses Berufsfeld wagen. Grundsätzlich ist ein Masterstudienabschluss in einem relevanten Feld zu empfehlen, um als Data Ingenieur zu arbeiten. Im Anschluss gibt es zahlreiche CAS-Lehrgänge, die Sie weiter auf diesen Beruf vorbereiten.
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