Tag: Data Engineer

Wir leben im Zeitalter der Daten. Überall, wo wir hinsehen, werden Daten gesammelt, analysiert und genutzt, um Entscheidungen zu treffen und Angebote zu optimieren. Egal ob wir auf uns angepasste Film- und Serienvorschläge bei Netflix erhalten oder die schnellste Route bei Google Maps ermitteln lassen – Daten sind längst nicht mehr nur Zahlen in Tabellen, sie sind der unsichtbare Motor, der unsere Welt antreibt. Doch wer steckt eigentlich dahinter? Wer konkret sind die Personen in den Unternehmen, die diese Daten sammeln, analysieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen?

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit zwei Berufsgruppen, die hier zentral sind – Data Scientists und Data Engineers. Zwei Berufsgruppen, die nahezu gleich klingen, sich oft kreuzen und doch verschieden sind.

Was sind Daten?

Bevor wir uns jedoch den Berufsgruppen nähern, lass uns erst einmal verstehen, was Daten eigentlich sind. Grundlegend sind es Informationen, die in einer bestimmten Form dargestellt und gespeichert werden können. Sie können dabei sehr vielseitig sein. Von einfachen Zahlen (bspw. eine Zahl wie „42“), über Daten (bspw. „13. Januar 2025“) und Text (bspw. „Berlin“, ein Name oder eine Email-Adresse) bis zu Temperaturdaten (bspw. „22 Grad“) – vieles kann als Daten interessant sein. Für die in der Einleitung erwähnten Film- und Serienvorschläge bei Netflix können dies bspw. bereits gesehene Filme & Serien sein, oder auch, ob Filme & Serien vollständig gesehen oder abgebrochen wurden. Nahezu jede Aktion wird interpretiert, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten.

Und damit kommen wir auch schon zu unserer ersten Berufsgruppe: dem Data Engineer.

Was macht ein Data Engineer?

Der Data Engineer ist der „Datenarchitekt“ im Hintergrund. Er sorgt dafür, dass Daten aus verschiedensten Quellen zuverlässig, schnell und strukturiert dorthin fließen, wo sie gebraucht werden – zum Beispiel in ein Data Warehouse, in Analyseplattformen oder direkt in Machine-Learning-Systeme. Ohne eine saubere, skalierbare Dateninfrastruktur wären Data Scientists, Analysten oder Entwickler nicht in der Lage, mit den Daten effizient zu arbeiten.

Typische Aufgaben eines Data Engineers:

• Daten sammeln: Aufbau von Schnittstellen zu Datenquellen – zum Beispiel zu APIs, Datenbanken, Log-Dateien, Sensoren oder Drittanbietersystemen.
• ETL-Prozesse entwickeln: Daten werden Extrahiert, Transformiert and Geladen (Extract, Transform, Load), um sie in einem einheitlichen Format für die Analyse bereitzustellen.
• Data Pipelines bauen: Automatisierte Datenflüsse sorgen dafür, dass Daten regelmäßig und zuverlässig aktualisiert werden.
• Datenqualität sichern: Daten bereinigen, fehlende Werte behandeln, Duplikate entfernen – all das gehört zum Alltag.
• Daten speichern: Aufbau von Datenbanken, Data Lakes oder Data Warehouses – je nach Anwendungsfall.
• Skalierbare Infrastruktur bereitstellen: Nutzung moderner Cloud-Technologien (z. B. AWS, Azure, GCP) und Big-Data-Tools (z. B. Apache Spark, Kafka, Airflow), um große Datenmengen performant zu verarbeiten.

Beispiel:

Ein E-Commerce-Unternehmen möchte das Kaufverhalten seiner Kunden analysieren. Der Data Engineer entwickelt eine Pipeline, die Bestelldaten, Klickverhalten, Retoureninformationen und Logdaten aus verschiedenen Quellen sammelt, zusammenführt und in einem Data Warehouse bereitstellt – täglich aktualisiert, fehlerfrei und strukturiert. Erst dann kann der Data Scientist auf dieser Basis arbeiten.

Was macht ein Data Scientist?

Der Data Scientist ist der „Datenanalytiker“ mit einem starken Fokus auf statistische Analyse, Modellierung und künstliche Intelligenz. Sein Ziel ist es, aus den bereitgestellten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen.

Data Scientists arbeiten eng mit Fachabteilungen (z. B. Marketing, Produktentwicklung, Management) zusammen, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Sie übersetzen Geschäftsprobleme in analytische Fragestellungen und entwickeln darauf basierend mathematische Modelle.

Typische Aufgaben eines Data Scientists:

• Explorative Datenanalyse (EDA): Untersuchung der Daten auf Muster, Ausreißer, Korrelationen, Verteilungen usw.
• Hypothesen testen: Z. B. „Führt eine Preissenkung zu mehr Umsatz?“ – Data Scientists testen dies mit statistischen Methoden.
• Machine-Learning-Modelle entwickeln: z. B. Prognosen (Forecasting), Klassifikationen (z. B. Spam vs. Nicht-Spam), Empfehlungen (wie bei Netflix).
• Daten visualisieren: Ergebnisse werden verständlich gemacht – in Dashboards, Präsentationen oder interaktiven Tools.
• Kommunikation: Data Scientists erklären ihre Erkenntnisse verständlich – auch für Menschen ohne Daten-Background.

Beispiel:

Ein Data Scientist entwickelt ein Modell, das auf historischen Kundendaten vorhersagt, welche Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern werden (Churn Prediction). Das Unternehmen kann daraufhin gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen – z. B. Rabattangebote oder personalisierte Newsletter.

Unterschied Data Engineer und Data Scientist

Obwohl Data Engineers und Data Scientists oft Hand in Hand arbeiten, gibt es grundlegende Unterschiede in ihren Rollen, Zielen und Fähigkeiten. In der folgenden Tabelle sehen wir hierzu eine Übersicht:

Bereich	Data Engineer	Data Scientist
Fokus	Infrastruktur & Datenbereitstellung	Analyse & Modellierung
Ziel	Robuste Datenplattform aufbauen	Erkenntnisse & Vorhersagen gewinnen
Technologies	Spark, Kafka, Airflow, SQL, Hadoop, AWS	Python, R, TensorFlow, Pandas
Datentypen	Rohdaten, große Datenmengen (Big Data)	Analysierte, strukturierte Daten
Hintergrund	Softwareentwicklung, Datenbanken, Systemarchitektur	Statistik, Mathematik, Machine Learning
Aufgaben	Daten sammeln, bereinigen, speichern	Daten analysieren, Modelle erstellen, visualisieren
Zusammenarbeit	Bereitet Daten für den Data Scientist vor	Nutzt vom Data Engineer bereitgestellte Daten

Während der Data Engineer also dafür sorgt, dass die richtigen Daten sauber, zuverlässig und verfügbar sind, nutzt der Data Scientist diese Daten, um daraus Wissen, Erkenntnisse oder Vorhersagen zu gewinnen.

Beide Rollen brauchen technisches Know-how, aber mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Erst durch ihr Zusammenspiel können datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen effektiv getroffen werden – von der Infrastruktur bis zur strategischen Handlungsempfehlung.

Beispiel:

Man kann sich den Datenprozess wie eine Produktionsstraße vorstellen:

1. The Data Engineer legt die Schienen, bringt die Rohstoffe heran, sortiert sie und stellt sicher, dass alles zuverlässig läuft.
2. The Data Scientist verarbeitet die Rohstoffe weiter, baut aus ihnen etwas Neues und wertet sie aus, um sie gewinnbringend einzusetzen.

Ein Data Scientist kann nicht produktiv arbeiten, wenn die Daten unvollständig, unstrukturiert oder fehlerhaft sind – was ohne einen Data Engineer oft der Fall ist. Umgekehrt bringt eine perfekt funktionierende Dateninfrastruktur allein keinen Mehrwert, wenn niemand daraus Schlüsse zieht.

In kleinen Teams kann es vorkommen, dass eine Person beide Rollen übernimmt (z. B. als „Full-Stack Data Professional“). In großen Organisationen sind die Rollen dagegen klar getrennt – auch, weil beide Bereiche viel Spezialwissen erfordern.

Tipps für dein Recruiting

Die Nachfrage nach Data Scientists und Data Engineers ist groß – und Talente in diesem Bereich sind stark umworben. Wer erfolgreich rekrutieren will, sollte deshalb nicht nur wissen, was gesucht wird, sondern auch verstehen, wie diese Rollen ticken und worauf gute Kandidaten wirklich Wert legen. Egal ob im klassischen Bewerbungsprozess oder beim Active Sourcing: Ein professioneller und authentischer Auftritt entscheidet oft über den Erfolg.

Verstehe den Unterschied: Data Scientist vs. Data Engineer

Zunächst einmal ist es entscheidend, die beiden Rollen nicht miteinander zu vermischen – ein häufiger Fehler in Stellenausschreibungen. Ein Data Scientist befasst sich mit Analysen, Algorithmen, Machine Learning und datenbasierten Vorhersagen. Er oder sie denkt in Hypothesen und sucht nach Mustern in den Daten, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Ein Data Engineer hingegen sorgt dafür, dass die Daten überhaupt erst strukturiert und zuverlässig zur Verfügung stehen – über automatisierte Datenpipelines, gut konzipierte Datenbanken und performante Infrastruktur. Der Fokus liegt hier also deutlich stärker auf Softwareentwicklung und Architektur.

In der Praxis heißt das: Wenn du im Titel „Data Scientist“ schreibst, aber im Text Big-Data-Infrastruktur, ETL-Prozesse und Kafka-Erfahrung verlangst, verlierst du qualifizierte Kandidaten oft schon nach dem ersten Absatz.

Woran du gute Data Scientists erkennst

Ein guter Data Scientist bringt nicht nur technisches Wissen mit, sondern kann komplexe Zusammenhänge verständlich erklären und Ergebnisse in einen geschäftlichen Kontext setzen. Das bedeutet: Er oder sie versteht Statistik, kennt sich mit maschinellen Lernverfahren aus und kann auch mit Programmiersprachen wie Python oder R umgehen – vor allem mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy oder Scikit-learn.

Wirklich wertvoll wird ein Data Scientist aber vor allem dann, wenn er nicht nur „zahlenverliebt“ ist, sondern neugierig fragt, wie ein bestimmtes Modell dem Unternehmen hilft – zum Beispiel, Kunden besser zu verstehen oder Prozesse effizienter zu gestalten.

Darüber hinaus ist ein gutes Gespür für Kommunikation wichtig. Erkenntnisse müssen verständlich präsentiert werden – sei es im Team, gegenüber Stakeholdern oder im Management. Wer die besten Modelle baut, aber sie nicht erklären kann, bleibt unter seinem Potenzial.

Woran du gute Data Engineers erkennst

Bei Data Engineers liegt der Schwerpunkt stärker auf der Technik. Wer in diesem Bereich wirklich gut ist, versteht, wie man große Datenmengen zuverlässig verarbeitet – nicht einmal, sondern dauerhaft und automatisiert.

Gute Data Engineers haben ein tiefes Verständnis für Datenbanken, Datenmodellierung und die Entwicklung von ETL-Prozessen. Sie wissen, wie man mit Tools wie Apache Spark, Kafka oder Airflow umgeht, und sind oft auch mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure vertraut.

Was viele unterschätzen: Auch in dieser Rolle ist Codequalität entscheidend. Gute Data Engineers schreiben sauberen, wartbaren Code, denken skalierbar und haben einen Sinn für Fehlerbehandlung und Monitoring. Sie sehen ihre Arbeit als langfristiges Fundament, nicht als einmalige Lösung.

Active Sourcing: So sprichst du Talente richtig an

Gerade im Bereich Data & Analytics ist Active Sourcing oft erfolgversprechender als das Warten auf Bewerbungen. Doch dabei kommt es auf die richtige Ansprache an.

Wer Talente gewinnen möchte, sollte sich ehrlich mit ihrem Profil beschäftigen. Eine Nachricht, die sich auf konkrete Projekte oder Tools bezieht, wirkt deutlich glaubwürdiger als eine Standardvorlage mit dem Satz „Wir bieten dir eine spannende Herausforderung“.

Auch technisches Verständnis ist wichtig: Du musst nicht selbst Apache Spark anwenden können, aber du solltest zumindest wissen, was es ist – und warum es für einen Data Engineer relevant sein könnte.

Am besten funktioniert eine offene, interessierte Kommunikation auf Augenhöhe. Zeige klar, was du anzubieten hast: Welches Projekt steht an? Welcher Tech-Stack wird verwendet? Wie sieht das Team aus? Je konkreter du wirst, desto höher ist die Chance auf eine Antwort.

Was du im Interview beachten solltest

Im Gespräch mit Data Scientists solltest du weniger auf auswendig gelernte Fachbegriffe achten, sondern mehr auf das analytische Denken. Lass die Kandidaten ein Beispiel durchdenken – etwa eine kleine Vorhersageaufgabe oder eine Analyse eines fiktiven Datensatzes. Spannend wird es, wenn sie dabei auch ihre Annahmen, ihre Entscheidungslogik und ihre Kommunikation zeigen.

Bei Data Engineers hingegen lohnt es sich, tiefer in die technische Praxis einzusteigen: Wie würden sie eine Pipeline für große Mengen Logdaten aufbauen? Was würden sie tun, wenn eine Verarbeitung regelmäßig fehlschlägt? Auch Fragen zu Datenbankdesign, Fehlerhandling oder Infrastruktur sind sinnvoller als „klassische“ Interviewfragen.

Ein guter Engineer überzeugt nicht nur durch Fachwissen, sondern auch durch Pragmatismus: Er oder sie weiß, wie man robuste Lösungen baut – nicht nur theoretisch, sondern im realen Betrieb.

Technisches Können allein reicht nicht – Soft Skills sind entscheidend

So unterschiedlich die Rollen von Data Scientists und Data Engineers auch sind – eines haben sie gemeinsam: Beide arbeiten selten allein. Sie müssen im Team funktionieren, mit Fachabteilungen kommunizieren und häufig zwischen technischen und nicht-technischen Anforderungen vermitteln.

Gute Kandidaten bringen daher nicht nur technisches Wissen mit, sondern auch Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Lernbereitschaft. Gerade weil sich Tools und Methoden in diesem Feld ständig weiterentwickeln, ist die Offenheit für Neues oft wichtiger als jahrelange Erfahrung mit einem bestimmten Tool.

Fazit: So rekrutierst du erfolgreich Data Engineers & Data Scientists

Wer in der Datenwelt rekrutiert, muss die Rollen verstehen – und sie sauber voneinander abgrenzen. Eine klare Sprache in der Ausschreibung, technisches Grundverständnis in der Ansprache und ein wertschätzender Ton im Gespräch sind heute mehr denn je entscheidend.

Statt lange Anforderungskataloge runterzuschreiben, hilft es, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: Was soll die Person bei euch bewirken? Welche Fähigkeiten sind dafür wirklich nötig? Und warum ist das Projekt oder das Team für die Zielgruppe spannend?

Wer so denkt und kommuniziert, hebt sich im umkämpften Markt positiv ab – und gewinnt nicht nur Mitarbeitende, sondern Mitgestaltende für die datengetriebene Zukunft.

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