Data Warehouse: Markt
Ein Data Warehouse Engineer baut das Data Warehouse eines Unternehmens: Modelle für Schichten und Data Marts, Datenaufnahme aus Quellen, Datenqualität und Abfrageperformance für BI und Analytics. Derzeit verfolgen wir 538 offene Stellen für diese Rolle, 473 davon frisch. Der Kern sind fortgeschrittenes SQL, Modellierung (Kimball, Data Vault), ein Cloud-Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift), dbt, Orchestrierung und Kontrolle der Datenqualität. Nach gemeinsamem Auftreten in den Anforderungen kommen Snowflake, SQL, Python und dbt am häufigsten vor. 43% der Anzeigen erlauben vollständige Remote-Arbeit. Unten ein Live-Ausschnitt des Marktes für Data Warehouse Engineer: Geografie, Seniorität, angrenzender Stack und Quellen.
Der Markt für Data Warehouse hat derzeit 538 offene Rollen, davon 473 frisch beobachtet. Median salary $7.092/mo.
43% der Anzeigen für Data Warehouse Engineer erlauben vollständig Remote-Arbeit; der Anteil berücksichtigt nur Anzeigen mit angegebenem Arbeitsformat.
⚠ Gehalt bekannt bei 55 von 538 Stellen; Remote-Anteil aus 447 mit angegebenem Arbeitsformat; 473 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt
Zeitachse: Ausschreibungen und Quellen
Wie viele Data Warehouse-Ausschreibungen jede Woche seit 18. Mai erschienen sind und aus wie vielen Quellen. Das untere Diagramm trennt Marktwachstum von Abdeckungswachstum: Ein Sprung in der Woche, in der neue Quellen angebunden wurden, bedeutet, dass wir mehr sehen — nicht, dass der Markt gewachsen ist.
Neue Ausschreibungen pro Woche
Aktive Quellen pro Woche
Quellen im Zeitraum: 95. ▲ — Woche, in der viele neue Quellen angebunden wurden.
Neue Quellen angebunden: 22. Juni +11 · 29. Juni +6 · 6. Juli +8 · 13. Juli +7 · 20. Juli +8 · alle Wochen (21) in der Tabelle
| Woche | Neue Quellen | Neue Ausschreibungen |
|---|---|---|
| 25. Mai | +3 | 50 |
| 1. Juni | +2 | 32 |
| 8. Juni | +3 | 29 |
| 15. Juni | +2 | 38 |
| 22. Juni | +11 | 89 |
| 29. Juni | +6 | 88 |
| 6. Juli | +8 | 61 |
| 13. Juli | +7 | 76 |
| 20. Juli | +8 | 88 |
| 27. Juli | +5 | 69 |
| 3. Aug. | +3 | 45 |
| 17. Aug. | +1 | 30 |
| 24. Aug. | +2 | 37 |
| 31. Aug. | +3 | 41 |
| 7. Sept. | +1 | 38 |
| 14. Sept. | +3 | 34 |
| 21. Sept. | +5 | 80 |
| 5. Okt. | +5 | 96 |
| 12. Okt. | +5 | 206 |
| 19. Okt. | +3 | 92 |
| 26. Okt. | +3 | 95 |
Die aktuelle Woche ist noch nicht vorbei und wird nicht gezeigt: Eine unvollständige Woche sähe wie ein Rückgang aus.
Woche = Datum der ersten Erfassung der Ausschreibung, alle Status; Ausschreibungen werden nach derselben Regel ausgewählt wie der Zähler dieser Seite. Quellen sind unterschiedliche Erfassungskanäle; ihre Namen werden nicht veröffentlicht.
Gehälter im Zeitverlauf
Mediangehalt Data Warehouse pro Woche, USD pro Monat.
Mediangehalt, USD pro Monat
Die Reihe beginnt am 12. Okt.: davor gibt es keine Daten.
Nur Ausschreibungen mit Gehalt in USD und bekanntem Zeitraum (Monat oder Jahr), 500–50.000 $ pro Monat. Wochen mit weniger als 10 solchen Ausschreibungen bleiben leer — das heißt keine Daten, nicht null.
Remote-Arbeit im Zeitverlauf
Anteil der Data Warehouse-Ausschreibungen mit vollständig remoter Arbeit, pro Woche.
Remote-Ausschreibungen, %
Der Anteil bezieht sich auf Ausschreibungen mit Angabe des Arbeitsmodells (remote, hybrid, Büro). Wochen mit weniger als 10 solchen Ausschreibungen bleiben leer.
Technologien im Zeitverlauf
Wie sich der Anteil der Data Warehouse-Stellen verändert hat, die jede der Top-Technologien nennen.
Ausschreibungen mit der Technologie, %
Die Reihe beginnt am 17. Aug.: davor gibt es keine Daten.
Anteil unter Ausschreibungen mit getaggtem Stack; die Reihe beginnt am 10. Aug.: davor wurden Stack-Tags anders vergeben. Wochen mit weniger als 20 getaggten Ausschreibungen bleiben leer.
Länder im Zeitverlauf
Wie sich der Anteil der Data Warehouse-Stellen in jedem der Top-Länder pro Woche verändert hat.
Ausschreibungen im Land, %
Anteil unter Ausschreibungen mit bekanntem Land; das Diagramm zeigt die fünf Länder mit den meisten Ausschreibungen über sechs Monate. Wochen mit weniger als 20 Ausschreibungen mit bekanntem Land bleiben leer. Ein steigender Anteil kann eine neu angebundene Quelle in diesem Land bedeuten statt Marktwachstum.
Nachfrage und beobachtetes Angebot: Data Warehouse
| Offene Nachfrage | 538 |
| Beobachtetes Angebot | — nicht veröffentlicht |
⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool
Gehaltsverteilung: Data Warehouse
- für die Berechnung nutzbar: 55 (10,2%)
- angegeben, aber nicht in USD/Monat umgerechnet: 89 (16,5%)
- nicht angegeben: 394 (73,2%)
Jede zehnte Stellenanzeige bietet unter $5.373, jede zehnte über $10.833. Die Hälfte der Anzeigen bietet zwischen $6.062 und $9.583. Stichprobe: 55.
Das Histogramm der Gehaltsspannen für Data Warehouse Engineer berücksichtigt nur Anzeigen mit ausdrücklich angegebener Vergütungsspanne; der Median wird über dieselbe Stichprobe berechnet.
Geografie der Nachfrage: Data Warehouse
| Land | Stellen | Anteil |
|---|---|---|
| Polen | 193 | 39,6% |
| Vereinigte Staaten | 81 | 16,6% |
| Indien | 56 | 11,5% |
| Vereinigtes Königreich | 34 | 7% |
| Deutschland | 22 | 4,5% |
| Frankreich | 12 | 2,5% |
| Kanada | 11 | 2,3% |
| Brasilien | 7 | 1,4% |
| Singapur | 7 | 1,4% |
| Russland | 6 | 1,2% |
| Übrige Länder | 58 | 11,9% |
Die meisten Stellen für Data Warehouse Engineer gibt es in Polen (193 Positionen).
⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht
Wird zusammen verwendet mit
Anteil — wie viele der 538 Stellen im Markt Data Warehouse diese Technologie nennen. Sortiert nach Stellenzahl, nicht nach „Stärke des Zusammenhangs“. Oberbegriffe wie cloud sind keine bestimmte Cloud (AWS, Azure).
In den Anforderungen an Data Warehouse Engineer werden am häufigsten folgende Fähigkeiten und Technologien genannt: Snowflake, SQL, Python und dbt.
Nachfrage nach Level: Data Warehouse
| Level | Stellen |
|---|---|
| senior | 225 |
| middle | 56 |
| Principal | 23 |
| lead | 23 |
| junior | 11 |
Auf Senior und höher entfallen etwa 80% der 338 Anzeigen für Data Warehouse Engineer mit ausdrücklich angegebener Stufe.
⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt
Arbeitgeber: Data Warehouse
Die Nachfrage verteilt sich auf 269 Arbeitgeber. Der größte steht für 3.4 %, die Top Ten für 19.3 %; die übrigen 80.7 % sind Long Tail.
| Anteil | Wert |
|---|---|
| Top-1 | 3.4% |
| Top-3 | 7.5% |
| Top-10 | 19.3% |
| Long Tail | 80.7% |
Stellen als Data Warehouse Engineer stammen von 269 verschiedenen Arbeitgebern; der größte davon macht nur 3.4% der Anzeigen aus — der Markt hängt nicht an einem einzigen Arbeitgeber.
⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden
Wo Zorky diesen Markt sieht
Beobachtet in 57 Quellen; die größte steht für 21.2 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.
Anzeigen für Data Warehouse Engineer kommen überwiegend aus Jobbörsen & Aggregatoren sowie ATS & Karriereseiten.
Neueste Ausschreibungen: Data Warehouse
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Benachbarte Märkte
⚠ angrenzende Märkte zum Vergleich sind noch nicht definiert
So wird gemessen
- Stelle
- eine offene Stelle, die das Qualitäts-Gate passiert hat und mindestens zwei Technologien nennt
- Beobachteter Kandidat
- ein Kandidat, dessen Stack diese Technologie enthält; ein Aggregat — kein einziger Datensatz verlässt den Perimeter
- Matchbarer Kandidat
- noch nicht gezählt
- Fenster
- Stellen, die zum Zeitpunkt der Erstellung des Snapshots offen waren
Über die Daten
- Einige Aufschlüsselungen sind ausgeblendet: Die Datenabdeckung reicht noch nicht aus.
- Statistiken erscheinen nur, wo die Stichprobe eine Qualitätsschwelle passiert.
- Ein fehlender Block bedeutet nicht den Wert null.
Derzeit ausgeblendete Aufschlüsselungen: 8.
Datenstand 2026-11-07
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zur Rolle Data Warehouse Engineer — kurze Antworten aus demselben Datenausschnitt.
Was macht ein Data Warehouse Engineer?
Ein Data Warehouse Engineer baut das Data Warehouse eines Unternehmens: Modelle für Schichten und Data Marts, Datenaufnahme aus Quellen, Datenqualität und Abfrageperformance für BI und Analytics.
Welche Fähigkeiten verlangen Anzeigen für Data Warehouse Engineer?
Der Kern sind fortgeschrittenes SQL, Modellierung (Kimball, Data Vault), ein Cloud-Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift), dbt, Orchestrierung und Kontrolle der Datenqualität. Im aktuellen Ausschnitt erscheinen Snowflake, SQL, Python und dbt am häufigsten in den Anforderungen.
Nach welchen Modellierungsmethoden wird gefragt?
Am häufigsten Kimball-Sternschemata und Data Vault; zunehmend die Schichtenarchitektur (bronze/silver/gold) von Lakehouse-Plattformen.
Wie remote-freundlich sind Stellen für Data Warehouse Engineer?
43% der Stellenanzeigen mit explizitem Format erlauben vollständig remote Arbeit; der Ausschnitt verfolgt 538 offene Stellen.
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