Vollständiger Einstellungsleitfaden für Dateningenieure

Bei der Einstellung eines Dateningenieurs müssen Sie keine riskanten Schritte unternehmen; stattdessen können Sie sich auf unseren Einstellungsleitfaden beziehen, der alle wichtigen Aspekte von Dateningenieurexperten abdeckt.

Marija Neshkoska

Marija Neshkoska

Vollständiger Einstellungsleitfaden für Dateningenieure

Da sich die technische und virtuelle Welt ständig weiterentwickelt und immer schneller wird, müssen sich Datenfachleute schnell anpassen, und das müssen auch die Arbeitgeber tun. Die Menge an Informationen nimmt sekündlich zu, und Dateningenieure sind immer mehr gefragt.

Wenn Sie alle Daten organisiert, poliert und sortiert halten müssen, brauchen Sie einen Dateningenieur. Diese Aufgabe ist kein Kinderspiel, und es bedeutet, dass der Experte, den Sie finden, über spezifische Fähigkeiten und Qualifikationen verfügen muss, um alle Anforderungen der Stelle zu erfüllen. Ein guter Datentechniker muss multitaskingfähig sein und ein gutes Auge für Details haben, um mehrere Abteilungen betreuen zu können.

In diesem Einstellungsleitfaden erfahren Sie alles Wissenswerte über Data Engineering, Vorteile, Nachfrage, Statistiken und wie Sie Ihren nächsten Data Engineer erfolgreich einstellen können.

Über Data Engineering

Unter Datentechnik versteht man den Prozess der Entwicklung und Konstruktion von Systemen zur Erfassung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Es handelt sich um ein weites Feld, das in fast jeder Branche Anwendung findet. Data-Engineering-Teams sammeln und verwalten Daten in großem Maßstab und setzen ihr Wissen und die richtigen Technologien ein, um sicherzustellen, dass die Daten in einem brauchbaren Zustand sind, wenn sie die Datenwissenschaftler und Analysten erreichen.

Dateningenieure entwickeln Systeme, die Rohdaten sammeln, verarbeiten und in verwertbare Informationen umwandeln, die dann von Data-Science-Teams, Experten für maschinelles Lernen und Business Intelligence in verschiedenen Anwendungen genutzt werden können. Ihr oberstes Ziel ist es, Daten besser verfügbar zu machen, damit Unternehmen ihre Leistung bewerten und verbessern können.

Darüber hinaus entwerfen und erstellen Dateningenieure Datenpipelines, die große Datenmengen in ein gut nutzbares Format umwandeln und transportieren, bis sie die Endnutzer erreichen. Diese Pipelines müssen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und in einem einzigen Data-Warehousing-Repository speichern, das sie einheitlich als eine einzige Informationsquelle darstellt.

Laut einer Umfrage von Stack Overflow aus dem Jahr 2021 belaufen sich die Gehälter von Dateningenieuren im Durchschnitt auf 68.034 Dollar pro Jahr, womit dieser Beruf im oberen Bereich der Gehaltstabellen liegt.

Was die Standardbereiche betrifft, in denen Data Engineering zum Einsatz kommt, so ist es vor allem in den Bereichen Webentwicklung, Medizin, Recht, Lieferketten und sogar Finanzen zu finden.

Warum und wann sollten Sie einen Dateningenieur einstellen?

Sie müssen einen Dateningenieur einstellen, wenn Sie einen Experten für die Verwaltung einer umfangreichen Datenbank, den Aufbau von Infrastrukturen und deren Wartung benötigen.

Dies ist vor allem dann relevant, wenn Ihr Unternehmen oder Ihre Firma große Datenmengen verarbeitet und Big-Data-Projekte durchführt. Ihr nächster Dateningenieur wird sich mit allen Herausforderungen der Pipeline und den anschließenden Datenanalysen befassen.

Arten von Dateningenieuren

Generalist Dateningenieur

Der Generalist unter den Dateningenieuren ist jemand, der mit kleinen bis mittleren Teams arbeitet. Zu den täglichen Aufgaben gehören das Sammeln von End-to-End-Daten, die Datenaufnahme und die Datenverarbeitung. Nachteilig ist, dass ein Generalist nicht alle Einzelheiten von Systemarchitekturen kennt.

Pipeline-zentrierter Dateningenieur

Ein Pipeline-zentrierter Dateningenieur konzentriert sich auf die Pipeline oder die Vorbereitung der Daten für alle weiteren Analysen und Operationen. Dieser Ingenieur baut die Datenpipeline auf und sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen.

Datenbank-zentrierter Dateningenieur

Ein datenbankzentrierter Dateningenieur konzentriert sich in erster Linie auf die Datenbanken und die Softwarearchitektur, die diese Datenbanken nutzt. Der Prozess umfasst hier die Verwendung eines Standard-Datenbankmanagementsystems, tabellengesteuerte Logik und Methoden, Datenbankserver und gespeicherte Prozeduren, Unternehmensarchitektur für die am besten gemeinsam genutzten Daten, usw.

Was macht ein Dateningenieur tagtäglich?

Zu den Verantwortlichkeiten und Aufgaben eines Dateningenieurs gehören in der Regel:

  • Ermittlung und Umsetzung von Umgestaltungen der Infrastruktur im Hinblick auf Skalierbarkeit
  • Optimierung der Datenübermittlung
  • Zusammenstellung großer Datensätze
  • Aufbau einer Infrastruktur für die Extraktion und das Laden von Daten
  • Entwicklung von Analysewerkzeugen für die Datenpipeline und Bereitstellung von Erkenntnissen für die betriebliche Effizienz

Wir haben den Dateningenieur Mehmet Ozan Ünal auch nach den täglichen Aufgaben gefragt, die diese Position mit sich bringt:

"Dateningenieure erstellen in der Regel ETL-Pipelines, entwerfen Schemata und überwachen und planen Pipelines. Eine weitere wichtige Aufgabe ist die Gestaltung und Formatierung der Dateninfrastrukturen für das Unternehmen. Ein Data Engineer sollte die Verbindung zwischen Datenquellen (SAP (System Application and Product in Processing), auch IoT (Internet of Things), App-Daten) und Datenkonsumenten (Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Geschäftsleute, Pipelines für maschinelles Lernen, Business Intelligence und Berichtssysteme) herstellen."

Kurz gesagt, was ein Dateningenieur tut, ist:

  • Entwicklung, Auswahl und Pflege von Datenbanken
  • Eingehende Analyse der Rohdaten
  • Verbesserung der Qualität und Effizienz aller Daten
  • Entwicklung und Test von Architekturen für die Datenextraktion
  • Aufbau von Datenpipelines
  • Erstellen von Algorithmen
  • Forschungsmethoden für die Zuverlässigkeit der Daten
  • Entwicklung von Analyseinstrumenten

Interview mit einem Dateningenieur

Hilfreiche Tipps für ein Vorstellungsgespräch

Der Kern des Einstellungsprozesses, oder der Beginn, ist der Moment, in dem sich ein Spezialist für die Talentakquise auf vorläufige Kompetenztests, Fragen und Interviews mit den Dateningenieuren konzentriert.

Zunächst muss der Spezialist nach dem Portfolio oder der bisherigen Berufserfahrung und den Jahren der Berufserfahrung im Bereich Data Engineering fragen. Neben diesen Fragen achtet der Fachmann auch auf die allgemeine Kommunikation, Pünktlichkeit, Reaktionsfähigkeit, usw.

Wesentliche Technologien für einen Dateningenieur

Ein Muss ist ein gutes Verständnis und die Nutzung von AWS sowie Erfahrung und Wissen über Hadoop, HDFS und ETL-Tools (Extract Transform Load).

Außerdem fügt Ünal hinzu:

  • Programmiersprachen: SQL, Python, Scala
  • Werkzeuge: Kafka, Spark, Transactional Databases (MySQL, PostgreSQL)
  • Kodierung: Versionsverwaltung (Git), Algorithmen und Datenstrukturen
  • Containerisierung: CI/CD-Systeme und Docker
  • Cloud: Azure, GCP, oder AWS

Die wichtigsten Tools, mit denen Ihr Dateningenieur umgehen können sollte

Es gibt bestimmte Tools, die das Data Engineering insgesamt effizienter machen, und sie werden in der Tech-Industrie häufig empfohlen und bevorzugt. Die 5 wichtigsten sind unten aufgeführt:

  • Amazon Redshift: Ein Cloud Data Warehouse für einfache Dateneinrichtung und Skalierung.
  • Big Query: Ein Cloud-Data-Warehouse, das sich hervorragend für kleinere Unternehmen eignet, die skalieren möchten.
  • Tableau: Eine Datenvisualisierungslösung zum Sammeln und Extrahieren von Daten von anderen Standorten.
  • Looker: Software vom Typ BI (Business Intelligence), die für die Visualisierung von Daten von Mitarbeitern und Ingenieurteams nützlich ist.
  • Apache Spark: Eine Open-Source-Analyse-Engine, die zur Verarbeitung von Daten in großem Maßstab verwendet wird.
  • Databand: Datenprobleme erkennen und schnell beheben.
  • Stitch: Zeitersparnis bei der Verwaltung der Datenpipeline und stärkere Konzentration auf Erkenntnisse
  • Logilica Insights: Einfache Verbindung von GitLab, GitHub und DevOps
  • Panoply: Schnelle und einfache Verbindung von Datenquellen mit einfachem Code

Technische Fähigkeiten eines Dateningenieurs

Ein Dateningenieur muss über diese entscheidenden technischen Fähigkeiten verfügen:

  • Datenerfassung - Bewältigung des Datenvolumens, aber auch der Vielfalt und Schnelligkeit
  • Programmierkenntnisse - diese sind unerlässlich, daher müssen sie C#, C, C++, Python, Scala, RLang, Java und Golang sehr gut beherrschen.
  • Datenumwandlung - der Dateningenieur muss mit den neuesten Technologien und Trends im Umgang mit Daten vertraut sein.
  • Data Warehousing - die Art und Weise, wie Daten ausgewählt, analysiert und gespeichert werden, weshalb SQL-Kenntnisse hier von entscheidender Bedeutung sind.
  • Datenanalyse - ein solides Verständnis der Modellierung und Algorithmen sowie der Arbeit mit Analysesoftware wie Hive, MapReduce, HBase und Pig

Außerdem sagte Ünal:

"Ein guter Dateningenieur muss über praktische Kenntnisse und Erfahrungen mit Programmierung und Data Warehousing verfügen. Hinzu kommen Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Datenmodellierung sowie Linux und Shell-Skripting."

Nicht-technische Fähigkeiten eines Dateningenieurs

Ein guter Dateningenieur muss auch über Soft Skills verfügen, da jeder andere Beruf nicht-technische Fähigkeiten erfordert. Die wichtigsten sind natürlich eine gute Kommunikation, Reaktionsfähigkeit und eine sorgfältige Arbeitsmoral.

So müssen sie beispielsweise bei der Datenauswertung ein voreingenommenes Bewusstsein haben. Hervorragendes kritisches Denken ist von großer Bedeutung, insbesondere wenn es darum geht, Annahmen zu hinterfragen und Entscheidungen zu treffen.

Außerdem müssen sie komplexe Hypothesen für diejenigen aufschlüsseln, die keine Ingenieure sind, um alles zu vermitteln.

Es ist von großer Bedeutung, sich schnell an Neuerungen und neue Daten anzupassen und flexibel mit raschen Veränderungen umzugehen. In diesem Zusammenhang ist die Unterscheidung zwischen Rauschen und Signal von entscheidender Bedeutung, so dass der Dateningenieur wissen muss, was relevant und was redundant ist.

Die wichtigsten Interviewfragen zur Beurteilung von Dateningenieuren

Um die Fähigkeiten und das Fachwissen eines Dateningenieurs zu testen und zu bewerten und den besten Kandidaten zu finden, sollten Sie sich über die folgenden Punkte informieren:

  1. Modellierung von Daten
  2. Verschiedene Arten von Gestaltungsschemata
  3. Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
  4. Hadoop-Anwendungskomponenten
  5. NameNode
  6. Block & Block Scanner von HDFS
  7. Wichtigste Methoden des Reducer
  8. COSHH-Abkürzung
  9. Star-Schema
  10. Methode zur Bereitstellung von Big Data-Lösungen

Grundlagen und Bewertung eines Dateningenieurs

Wenn Sie einen guten Dateningenieur finden wollen, müssen Sie sich auf die in den obigen Abschnitten genannten wesentlichen Fähigkeiten und Technologien konzentrieren. Ein erfahrener Dateningenieur muss über umfassende Erfahrung in all diesen Bereichen verfügen.

Die Spezialisten für die Talentakquise konzentrieren sich auf ein detailliertes Auswahlverfahren; sie fragen nach technischen und nichttechnischen Fähigkeiten und planen ein weiteres Gespräch, dem wahrscheinlich praktische Beurteilungen und Tests vorausgehen werden.

Ein weiterer hervorragender Ansatz für eine solche Bewertung besteht darin, bereits etablierte Dateningenieure zu fragen, wie sie die Fähigkeiten eines potenziellen neuen Angestellten oder eines potenziellen Mitarbeiters in ihrem Team testen würden. Hier sind einige Fragen, die Sie stellen können:

  1. Was ist der Unterschied zwischen Left, Right und Inner Join?
  2. Was ist die "faule Bewertung" von Spark?
  3. Definition der Normalisierung von Daten
  4. Worin unterscheidet sich Spark im Vergleich zu Hadoop Map Reduce?
  5. Erzählen Sie uns von einer Situation, in der Sie einen Fehler gemacht haben, und wie Sie ihn gelöst haben.
  6. Warum haben Sie sich für diesen Beruf entschieden?
  7. Wie gehen Sie bei der Bearbeitung einer Aufgabe vor, von Anfang bis Ende?
  8. Welcher Zusammenhang besteht zwischen den Vorhersagen und der Wirksamkeit der Ergebnisse, d.h. zwischen Modellen und Indikatoren?
  9. In welchen Technologien sind Sie Experte?
  10. Was ist der Unterschied zwischen analytischen und transaktionalen Datenbanken?

Mögliche Herausforderungen bei der Einstellung eines Data Engineers

Die Einstellung eines neuen Mitarbeiters ist immer mit Herausforderungen verbunden, je nach Beruf und Arbeitsanforderungen. Aber man kann sie leicht bewältigen, wenn man vorher weiß, was man erwarten kann.

Häufig bieten Personalverantwortliche ein Gehalt an, das unter dem Marktwert für Dateningenieure liegt. Dies hängt auch damit zusammen, dass Manager oft nicht den langfristigen Nutzen eines qualifizierten Dateningenieurs sehen, weshalb das Angebot in den meisten Fällen niedriger ist.

Was unterscheidet einen großartigen Dateningenieur von einem guten?

Sie wissen, dass Sie einen ausgezeichneten potenziellen Kandidaten für das Data Engineering haben, wenn er in mehr als nur einem Bereich diszipliniert und fleißig ist. Idealerweise haben sie einen IT-Hintergrund und Erfahrung sowie Kenntnisse in der Computertechnik.

Sie können verschiedene APIs integrieren und kennen Programmiersprachen, aber Python ist wahrscheinlich die erste und wichtigste. Es ist auch hilfreich, wenn sie sich mit R und Matlab, Spark und Hadoop als Speicherwerkzeuge auskennen.

Wenn der Dateningenieur ein Problemlöser ist und stets kritisch denkt, ist dies eine weitere Eigenschaft, die ihn auszeichnet.

Vergessen wir nicht, dass Teamfähigkeit besonders wichtig ist, da ein Dateningenieur regelmäßig mit anderen Mitgliedern des Teams und anderen Teams des Unternehmens kommunizieren muss.

Vorteile von Data Engineering

Jedes Unternehmen kann von Data Engineering profitieren, da es den Wert eines neuen Kunden ermitteln, mobile oder Webanwendungen verbessern und sogar schnell wachsende Bereiche innerhalb eines Unternehmens ermitteln kann.

Daten über Kunden gehören zu den wichtigsten, die es zu erwähnen gilt, insbesondere wenn zu viele Systeme die Datenquelle sind. Dies ermöglicht einen besseren Einblick in die Profile und Branchen der Kunden.

Zusammenfassend kann man folgende Vorteile hervorheben:

  • Bessere Effizienz: Mit gezielten Datenanalysen und wichtigen Erkenntnissen ergeben sich mehr Geschäftsmöglichkeiten
  • Beweglichkeit: Zeitersparnis bei der manuellen Zusammenstellung und Bereinigung von Daten
  • Ausgezeichnete Entscheidungsfindung: Ein Dateningenieur ist in der Regel ein großer kritischer Denker
  • Steigerung der Einnahmen: Regelmäßige Daten, Upgrades und höhere Einnahmen
  • Aufzeigen von Möglichkeiten: Dateningenieure sind hervorragend in der Lage, mögliche neue Optionen und Neuerungen zu spezifizieren und auszuwählen, um sie in ihre tägliche Arbeit einzubinden.

Dateningenieure sind sich im Allgemeinen einig, dass Daten für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind. Ein Dateningenieur oder ein Team von Ingenieuren und Datenanalysten ist für den Gesamterfolg des Unternehmens unerlässlich. Zusammenfassend erklärt Ünal:

"Dateningenieure sind für die Gestaltung des gesamten Datenflusses im Unternehmen und die Erstellung und Automatisierung von Datenpipelines zur Umsetzung dieses Flusses verantwortlich."

Mit einer solchen Person oder einem solchen Team kann sich ein Unternehmen auf die Daten verlassen und weiß, dass sie in guten Händen sind und dass diese Dateningenieure die Daten einwandfrei erfassen, speichern und verarbeiten werden.

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