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Big Data Ingenieur
Big Data Architekt mit Fokus auf skalierbare Datenpipelines, verteilte Systeme und hochvolumige Datenverarbeitung
40 000 – 95 000 EUR (€)
Gehalt / Jahr
Hochschulabschluss
Bildungsniveau
00
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Positiv
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel bis Hoch
Mobilität
Möglich
Automatisierung
Mittel
Schwierigkeit
Positiv
Beschäftigung
6-12 Monate
Marktanspannung
Mittel bis Hoch
Mobilität
Möglich
About
Der Big Data Ingenieur konzipiert und betreibt verteilte Dateninfrastrukturen in Unternehmen mit hohem Datenaufkommen. Er arbeitet mit Werkzeugen wie Apache Spark, Hadoop, Kafka und Hive, um Rohdaten aus heterogenen Quellen zu erfassen, zu transformieren und bereitzustellen. Er arbeitet eng mit Data Scientists, Software-Architekten, DevOps-Teams und Fachabteilungen zusammen. Ziel ist es, belastbare und effiziente Datenpipelines zu konstruieren, die analytische und operative Anwendungen mit verlässlichen Daten versorgen.
Kompetenzen
Technische Kompetenzen
- Erfahrung mit Apache Spark und PySpark für Datenverarbeitung
- Kenntnisse in Apache Kafka für Streaming-Verarbeitung
- Vertrautheit mit dem Hadoop-Ökosystem (HDFS, Hive, YARN)
- Kompetenz in Cloud-Plattformen: AWS, GCP, Azure
- Fähigkeit zur Workflow-Orchestrierung mit Apache Airflow
- Erfahrung mit SQL und NoSQL-Datenbanken (Cassandra, HBase, MongoDB)
- Fähigkeit zur Containerisierung mit Docker und Kubernetes
- Kenntnisse in Programmiersprachen: Python, Scala, Java
Soft Skills
- Analytisches Denkvermögen bei komplexen Datenarchitekturen
- Strukturierte Kommunikation technischer Sachverhalte an nicht-technische Stakeholder
- Eigenverantwortliches Arbeiten bei der Konzeption und Umsetzung von Projekten
- Belastbarkeit unter zeitkritischen Produktionsausfällen
- Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung in einem sich schnell entwickelnden Technologiefeld
Aufgaben
- Gestaltung und Umsetzung skalierbarer Datenpipelines mit Apache Spark und Apache Kafka, die täglich über 1 TB an Daten verarbeiten
- Entwicklung verteilter Speicherarchitekturen auf Basis von HDFS, Amazon S3 oder Google Cloud Storage zur Optimierung von Kosten und Latenz
- Automatisierung von Datentransformationen durch die Entwicklung von ETL- und ELT-Prozessen mit dbt, Apache Airflow und PySpark
- Überwachung der Pipeline-Performance mit Grafana und Prometheus, um Verarbeitungsfehler um mindestens 20 % zu reduzieren
- Modellierung von Data-Lake- und Data-Warehouse-Strukturen mit Apache Hive, BigQuery oder Snowflake für analytische Workloads
- Integration von Streaming-Daten aus IoT-Quellen, APIs und Event-Logs in Echtzeit-Verarbeitungssysteme
- Abstimmung von Datenqualitätsregeln mit Data-Governance-Teams und Implementierung von Validierungsroutinen mit Great Expectations
- Dokumentation von Datenflüssen, Schemas und Abhängigkeiten in internen Data-Catalogs wie Apache Atlas oder Collibra
- Optimierung der Abfrageperformance durch Partitionierung, Bucketing und Indexierungsstrategien in verteilten Systemen
- Begleitung von Migrationen von On-Premise-Hadoop-Clustern in Cloud-native Architekturen auf AWS, GCP oder Azure
Arbeitsumgebungen
Die Arbeitsumgebungen können variieren:
Technologie- und Software-Unternehmen mit Fokus auf Innovation
Finanzdienstleister und Versicherungen, die Daten für strategische Entscheidungen nutzen
E-Commerce und digitale Plattformen, die große Datenmengen verarbeiten
Telekommunikationsunternehmen mit hohen Datenanforderungen
Öffentliche Institutionen mit großen Datenvorkommen zur Analyse
Gesundheits- und Pharmaindustrie mit Schwerpunkt auf Datenanalyse
Beratungsunternehmen mit Data-Engineering-Praxis für Kundenlösungen
Karrierewege
- Aufstieg zum Data Architect, um komplexe Systeme zu gestalten
- Entwicklung zum Machine Learning Engineer, um Modelle zu trainieren
- Rolle als Cloud Solutions Architect, um Cloud-Strategien zu leiten
- Position als Head of Data Engineering, um Teams zu führen
- Karriere als Chief Data Officer (CDO), um Datenstrategien zu entwickeln
- Wechsel zum Platform Engineer, um Plattformen zu optimieren
Gesuchtes Profil
Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungssystemen
Fundierte Kenntnisse in Cloud Infrastrukturen
Präzision bei Datenmodellierung und Qualitätssicherung
Fähigkeit zur Priorisierung technischer Schulden
Wie werde ich Big Data Ingenieur?
