Beruf Software Engineering
Erfahre, was man als Data Engineer macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als Data Engineer ist man für die Verarbeitung und das Management von Daten zuständig. Der Fokus liegt auf dem Aufbau und der Pflege von Datenpipelines, die es Unternehmen ermöglichen, Daten effizient zu sammeln und zu analysieren. Typischerweise arbeitet man in einem Team von Datenanalysten und Entwicklern, um die Dateninfrastruktur zu optimieren und sicherzustellen, dass die Daten für die Analyse bereitstehen.
Ein Data Engineer unterscheidet sich von einem Data Scientist dadurch, dass der Schwerpunkt auf der Dateninfrastruktur und weniger auf der Datenanalyse liegt. Während Data Scientists Algorithmen entwickeln, sorgen Data Engineers dafür, dass die notwendigen Daten in geeigneter Form vorliegen. Die Technologiekompetenz im Bereich der Datenbanken und Datenverarbeitung ist ein weiteres Unterscheidungsmerkmal.
Standup mit dem Team, offene Punkte klären.
Überprüfung und Optimierung der Datenpipelines.
Zusammenarbeit mit Datenanalysten, um deren Anforderungen zu klären.
Mittagspause
Entwicklung neuer Datenbankstrukturen für ein Projekt.
Sicherstellung der Datenqualität durch Tests und Validierung.
Dokumentation der Änderungen und Erstellung von Berichten.
Markt
Die Nachfrage nach Data Engineers in Österreich ist stark, besonders in Branchen wie Finanzwesen, Telekommunikation und E-Commerce. Unternehmen schätzen die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und nutzbar zu machen.
Künstliche Intelligenz kann bereits einige Aspekte der Datenverarbeitung automatisieren, was den Fokus des Data Engineers auf die Optimierung und Anpassung der Prozesse verschiebt. Die Fähigkeit, komplexe Systeme zu verstehen und anzupassen, bleibt jedoch eine wertvolle Kompetenz, die nicht leicht durch KI ersetzt werden kann.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
SQL
Schreibe und optimiere SQL-Abfragen: SELECT, JOIN, Aggregationen, Subqueries, Window Functions und DDL-Operationen.
Data Warehousing
Baue und betreibe Data Warehouses mit Star/Snowflake-Schema, Cube-Aggregationen und ETL-Prozessen für Reporting.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
AWS
Nutze AWS-Dienste wie EC2, S3, Lambda und RDS, verwalte IAM-Rechte und deploye skalierbare Cloud-Architekturen.
Apache
Konfiguriere Apache HTTP Server als Webserver oder Reverse Proxy, manage virtuelle Hosts und optimiere Performance.
Data Quality
Erkenne und behebe Fehler in Datensätzen durch Profiling, Validierung und Deduplizierung, um verlässliche Analysen zu ermöglichen.
Hebt dich von der Masse ab
Agile
Verstehe agile Werte und Prinzipien, arbeite in kurzen Iterationen und liefere inkrementellen Mehrwert in cross-funktionalen Teams.
Data Visualization
Erstelle aussagekräftige Diagramme und interaktive Grafiken mit Tools wie matplotlib, D3.js oder Tableau.
NoSQL
Verstehe verschiedene NoSQL-Paradigmen (Dokument, Key-Value, Wide-Column, Graph) und wähle das richtige Modell für deinen Anwendungsfall.
Junior
0–2 Jahre
€ 42.000 – 54.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 57.000 – 69.000
Senior
6+ Jahre
€ 74.000 – 86.000
Quelle: glassdoor_at|hays_at|devworkplaces_com · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als Data Engineer auf einen Blick. Die horizontale Linie zeigt den typischen Aufstiegspfad – von deinem Einstiegsjob bis zur erfahrenen Rolle. Nach oben abzweigende Berufe zeigen Spezialisierungen die du ab einer gewissen Erfahrung einschlagen kannst. Nach unten abzweigende Berufe zeigen Querwechsel in verwandte Richtungen – diese sind grundsätzlich zu jedem Zeitpunkt deiner Karriere möglich.
Jobs
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