Die Datenkette
Daten durchlaufen in Unternehmen mehrere Stationen: Sie werden aus Quellsystemen geladen, bereinigt und gespeichert, dann ausgewertet und schließlich in Modelle übersetzt, die Vorhersagen treffen oder Texte und Bilder verarbeiten. Die drei häufigsten Rollen auf dieser Seite teilen sich diese Kette auf.
Data Engineer
Data Engineers bauen die Infrastruktur: Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes, oft in Cloud-Umgebungen. Sie sorgen dafür, dass Daten vollständig, aktuell und zugänglich sind. Typische Werkzeuge sind SQL, Python, Orchestrierung von Ladeprozessen und Datenbanken. In Anzeigen tauchen auch Varianten wie Analytics Engineer oder Data Platform Engineer auf.
Data Analyst
Data Analysts beantworten fachliche Fragen mit Daten. Sie bauen Berichte und Dashboards, werten Kampagnen, Umsätze oder Produktionskennzahlen aus und erklären die Ergebnisse den Fachabteilungen. SQL und ein Visualisierungswerkzeug gehören fast immer dazu, Statistikkenntnisse helfen bei der Interpretation.
Machine Learning Engineer und Data Scientist
Data Scientists entwickeln statistische Modelle und Experimente. Machine Learning Engineers bringen Modelle in den Betrieb: Sie trainieren, testen, überwachen und betreiben sie in Anwendungen. Mit großen Sprachmodellen sind Rollen hinzugekommen, die KI-Dienste in bestehende Software und Prozesse einbinden, oft als KI-Integration oder AI Engineer ausgeschrieben.
| Merkmal | Data Engineer | Data Analyst | ML Engineer |
|---|---|---|---|
| Kernaufgabe | Pipelines und Datenplattform | Auswertung und Berichte | Modelle entwickeln und betreiben |
| Typische Werkzeuge | SQL, Python, Cloud-Dienste | SQL, BI-Werkzeug, Tabellen | Python, ML-Bibliotheken, Container |
| Arbeitet eng mit | IT und Softwareentwicklung | Fachabteilungen, Management | Produktteams, Data Engineers |
Wo diese Stellen entstehen
Data-Rollen gibt es in fast jeder Branche: Handel, Banken und Versicherungen, Logistik, Energieversorger, Industrie und öffentliche Forschungseinrichtungen. Beratungen und IT-Dienstleister besetzen dieselben Rollen für Kundenprojekte. Achte in der Anzeige darauf, wie weit der Datenbestand schon aufgebaut ist: Beim Aufbau einer Plattform überwiegt Engineering, in reifen Umgebungen die Auswertung.
Titel lesen lernen
Die Bezeichnungen werden nicht einheitlich verwendet. Ein Data Scientist kann in einem Unternehmen vor allem Berichte bauen und in einem anderen neuronale Netze trainieren. Umgekehrt steckt hinter Data Analyst manchmal eine Stelle mit viel Engineering. Verlass dich deshalb auf die Aufgabenliste und die genannten Werkzeuge, nicht auf den Titel allein.
Welche Rolle passt zu dir
Wenn du gern Systeme baust und Abläufe automatisierst, liegt dir Data Engineering. Wenn du Fragen aus dem Geschäft beantworten möchtest, passt die Analyse. Machine Learning passt, wenn dich Modelle, Statistik und ihr Betrieb reizen.