Data Engineer

Ein Data Engineer baut und wartet die Infrastruktur, die Daten von der Quelle zum Modell und vom Modell zum Nutzer transportiert. In der KI-Welt ist die Rolle so gefragt wie nie — denn ohne zuverlässige Daten-Pipelines funktioniert kein ML-System.

Die Abgrenzung zu verwandten Rollen: Der Data Scientist baut Modelle, der Data Engineer baut die Pipelines, die dem Scientist saubere Daten liefern. Der Data Analyst konsumiert die aufbereiteten Daten für Auswertungen. In vielen Organisationen ist der Data Engineer der Engpass — es gibt mehr Modelle als stabile Pipelines.

Das Toolset ist umfangreich. Batch-Processing: Apache Spark, dbt (data build tool), Apache Airflow für Orchestrierung. Stream-Processing: Apache Kafka, Apache Flink für Echtzeitdaten. Storage: Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), Data Lakes (S3, Delta Lake, Apache Iceberg). Orchestrierung: Prefect, Dagster, Airflow.

Die MLOps-Erweiterung verschiebt die Rolle Richtung ML Engineering. Feature Stores (Feast, Tecton) verwalten vorberechnete Features. Modell-Registries tracken Modellversionen. Monitoring-Pipelines überwachen Data Drift und Modellperformance in Produktion.

Die Gehälter reflektieren die Nachfrage: Data Engineers gehören laut Stack Overflow und Glassdoor zu den bestbezahlten IT-Rollen. Die Karriereentwicklung führt zum Senior Data Engineer, zum Machine Learning Engineer oder in Architektenrollen, die die gesamte Datenplattform eines Unternehmens verantworten.