Data Engineering: Markt
Ein Data Engineer ist ein Ingenieur, der die Infrastruktur zum Sammeln, Speichern, Transformieren und Bereitstellen von Daten entwirft: ETL- und ELT-Pipelines, Data Warehouses, Streaming, Orchestrierung. Der Kern-Stack sind Python und SQL, die Orchestratoren Apache Airflow oder Dagster, verteilte Verarbeitung über Apache Spark, Datenströme über Apache Kafka, die Warehouses ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Redshift, Transformationen über dbt. Die gefragtesten Technologien — sql, python, cloud, aws, azure. 32% der Stellen sind remote. Die Daten werden täglich aus 105 Jobbörsen und 16.669 Karriereseiten von Unternehmen aktualisiert.
Der Markt für Data Engineering hat derzeit 13.742 offene Rollen, davon 12.733 frisch beobachtet. Median salary $8.450/mo.
32% der Data-Engineer-Stellen sind vollständig remote; der Rest ist hybrid oder im Büro. Banken verlangen wegen Compliance häufiger hybrid; Startups und internationale Teams — vollständig remote.
⚠ Gehalt bekannt bei 1238 von 13742 Stellen; Remote-Anteil aus 11314 mit angegebenem Arbeitsformat; 12733 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt
Timeline: postings and sources
How many Data Engineering postings appeared each week over 180 days, and from how many sources. The second line separates market growth from coverage growth: a jump in the week new sources were connected means we started seeing more, not that the market grew.
New postings and active sources per week
Sources over the period: 414
New sources connected: May 18 +10 · May 25 +15 · Jun 1 +17 · Jun 8 +7 · Jun 15 +8 · Jun 22 +28 · Jun 29 +77 · Jul 6 +43 · Jul 13 +25 · Jul 20 +29 · Jul 27 +12 · Aug 3 +12 · Aug 10 +7 · Aug 17 +10 · Aug 24 +8 · Aug 31 +13 · Sep 7 +8 · Sep 14 +8 · Sep 21 +6 · Sep 28 +9 · Oct 5 +7 · Oct 12 +7 · Oct 19 +18
Week = posting first-seen date, all statuses, 180 days; sources = distinct collection channels that yielded postings for the direction that week; new sources = channels that yielded their first posting for the direction that week.
Salaries over time
Median Data Engineering salary per week, USD per month.
Median salary, USD per month
Only postings with a USD salary and a known period (month or year), $500–$50,000 per month. Weeks with fewer than 10 such postings are left blank — that means no data, not zero.
Remote work over time
Share of Data Engineering postings offering fully remote work, per week.
Remote postings, %
The share is among postings that state a format (remote, hybrid, office). Weeks with fewer than 10 such postings are left blank.
Technologies over time
How the share of Data Engineering postings mentioning each of the top technologies changed.
Postings mentioning the technology, %
Share among postings with a tagged stack; the series starts on Aug 10: earlier stack tags were assigned differently. Weeks with fewer than 20 tagged postings are left blank.
Countries over time
How the share of Data Engineering postings in each of the top countries changed, per week.
Postings in the country, %
Share among postings with a known country; the chart shows the five countries with the most postings over six months. Weeks with fewer than 20 postings with a known country are left blank. A rising share can mean a newly connected source in that country rather than market growth.
Nachfrage und beobachtetes Angebot
| Offene Nachfrage | 13.742 |
| Beobachtetes Angebot | — nicht veröffentlicht |
In den letzten Wochen hat die Richtung Data Engineer einen stetigen Strom neuer Stellen hervorgebracht. Schwankungen sind normal (Anzeigen häufen sich zum Monatsanfang); beobachten Sie den Gesamttrend, nicht einzelne Ausschläge.
⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool
Gehaltsverteilung
Jeder Zehnte verdient unter $3.804, jeder Zehnte über $16.391. Die Hälfte des Markts liegt zwischen $5.778 und $12.860. Stichprobe: 1.238.
Geografie der Nachfrage
| Land | Stellen |
|---|---|
| US | 3.841 |
| PL | 1.358 |
| GB | 1.015 |
| IN | 951 |
| DE | 516 |
| SG | 465 |
| CA | 387 |
| RU | 259 |
| FR | 247 |
| HK | 242 |
Führend bei der Zahl der Stellen für Data Engineer sind die USA (3841 Stellen), gefolgt von den großen IT-Hubs der GUS und Osteuropas. Wichtig: Das ist die Verteilung über unsere Parsing-Quellen, keine Schätzung des globalen Marktes.
⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht
Wird zusammen verwendet mit
Der wichtigste Stack für Data Engineers in 2026 sind Python, SQL, Apache Spark, Apache Airflow, Apache Kafka. Die Basis Python + SQL ist für alle Pflicht; Spezialisierungen folgen: Spark (Batch), Airflow (Orchestrierung), Kafka (Streaming).
Die häufigsten Technologiepaare in Stellenanzeigen für Data Engineers: Python+SQL, Airflow+Spark, Kafka+ClickHouse, dbt+Snowflake, Spark+S3. Wenn Sie eine Lern-Roadmap planen, bieten diese Kombinationen die maximale Marktabdeckung.
Nachfrage nach Level
| Level | Stellen |
|---|---|
| senior | 4.186 |
| lead | 1.000 |
| Principal | 699 |
| middle | 583 |
| junior | 567 |
Das stärkste Gehaltswachstum liegt zwischen Junior und Middle (Aneignung von Airflow + Spark + einer Cloud-Plattform).
⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt
Arbeitgeber
Die Nachfrage verteilt sich auf 5.817 Arbeitgeber. Der größte steht für 1.9 %, die Top Ten für 6.4 %; die übrigen 93.6 % sind Long Tail.
| Anteil | Wert |
|---|---|
| Top-1 | 1.9% |
| Top-3 | 3.2% |
| Top-10 | 6.4% |
| Long Tail | 93.6% |
The companies hiring Data Engineers most actively right now are large banks, marketplaces, search engines, and international data startups.
⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden
Wo Zorky diesen Markt sieht
Beobachtet in 202 Quellen; die größte steht für 17.8 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.
Data-Engineer-Stellen tauchen in den meisten großen Quellen auf: Web-Parser (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it) liefern den Großteil des Volumens. Telegram-Kanäle ergänzen einen exklusiven Strom — Daten-Startups, auf ClickHouse spezialisierte Positionen, Remote-Angebote aus den USA.
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Die neuesten offenen Stellen für Data Engineer — die 10 jüngsten Positionen mit ausreichender Beschreibungsqualität. Die vollständige Liste finden Sie in unserem CRM oder über den Link „Alle ansehen“ unten.
Benachbarte Märkte
Data Engineer ist nach Median eine der am besten bezahlten IT-Spezialisierungen. Klicken Sie auf den Balken einer Richtung, um Gehälter, Stack und Dynamik im Detail zu vergleichen.
⚠ 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 2026-10-27
Spezialisierungen
Data Engineering gliedert sich in Unterspezialisierungen: klassischer Data Engineer (ETL + Warehouse), Big Data Engineer (Spark/Hadoop), Data Platform Engineer (Infrastruktur), DBA (Datenbankadministration), Data Warehouse Engineer (Snowflake/BigQuery), Streaming Engineer (Kafka). Jede Nische hat ihre eigene Gehaltsspanne und ihre eigenen Werkzeuge — klicken Sie auf eine Karte für Details.
Häufig gestellte Fragen
Die häufigsten Fragen zum Markt für Data Engineers: Gehälter nach Level, Stack (Spark vs. Airflow vs. Kafka), Remote, Vergleich mit Data Scientist und Analyst, wo man die Karriere beginnt. Die Antworten werden automatisch aus aktuellen Daten neu berechnet.
Welcher Stack wird von einem Data Engineer am häufigsten verlangt?
Top-5-Technologien in Data-Engineer-Stellenanzeigen in der GUS und Europa: sql, python, cloud, aws, azure. Erforderliche Grundfähigkeiten: Python (fortgeschritten) und SQL (Fensterfunktionen, Optimierung). Der wichtigste Orchestrator ist Apache Airflow (der Branchenstandard) oder Dagster in neueren Teams. Für verteilte Verarbeitung — Apache Spark (PySpark) oder Flink. Streaming — Apache Kafka. Warehouses: ClickHouse (in der RF beliebt), Snowflake, BigQuery, Redshift. Transformationen — dbt (ein wachsender Trend). Eine Cloud-Plattform — eine von AWS, GCP oder Azure ist auf Senior-Niveau erforderlich. Docker, Kubernetes, Git, CI/CD sind übergreifende Fähigkeiten.
Wer verdient mehr — ein Spark-, Airflow- oder Kafka-Spezialist?
Am wahrscheinlichsten ein Spezialist mit Erfahrung in ALLEN drei — meist wählt man nicht nur eines. Die wertvollsten Data Engineers auf dem Markt arbeiten mit Spark (Batch-Verarbeitung großer Volumina), Airflow (Pipeline-Orchestrierung), Kafka (Echtzeit-Streams). ClickHouse-Spezialisten werden in Teams in der RF besonders geschätzt.
Können Data Engineers remote arbeiten?
Teilweise: 32% der Data-Engineer-Stellen sind voll remote. Weniger als bei Backend oder Frontend, weil Banken und Fintech wegen Compliance bei der Arbeit mit personenbezogenen und Zahlungsdaten oft Hybrid oder Büro verlangen — physische Präsenz in einem gesicherten Perimeter ist nötig. Marktplätze — häufiger hybrid. Internationale Produktteams — fast immer remote. Startups und agile Teams — voll remote ist Standard. Die Remote-Bezahlung ist dank des internationalen Kandidatenpools oft höher. Junior-Remote-Stellen gibt es wenige — das Lernen an Live-Daten ist ohne Mentoring im Büro schwierig.
Worin unterscheidet sich ein Data Engineer von Data Scientist und Data Analyst?
A Data Engineer builds the infrastructure: ETL pipelines, warehouses, data streams. The goal is to make data collected, clean, and available at the right moment. Stack: Python, SQL, Spark, Airflow, Kafka. A Data Scientist analyses data and builds models: statistics, ML, A/B tests. Stack: Python, scikit-learn, PyTorch, Jupyter. A Data Analyst answers business questions through dashboards and reports. Stack: SQL, Excel, Tableau, Power BI, Looker. Career flow: often Analyst → Data Engineer, or Analyst → Data Scientist via 1–2 years of reskilling.
Wie viele offene Stellen gibt es in der GUS und Europa für Data Engineer?
As of the latest data refresh, the Zorky sample contains 16753 active open Data Engineer positions across CIS and Eastern Europe. These are postings published in the last 90 days — companies actually hiring. Geography is distributed; the leaders are US, PL, GB. Data is collected from 105 job boards and 16 669 company career sites: vacancy Telegram channels (an exclusive stream, especially for data startups), specialised job sites (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it, Pracuj.pl), and career pages of major fintech and marketplaces. Duplicates are filtered by description and URL. Seasonality: hiring usually peaks in February–March and September–October.
Wo verdienen Data Engineers mehr — in Russland oder in Europa?
Der Haupttreiber des Abstands sind Vertragswährung und Unternehmenstyp. Lokale russische Banken mit Rubelverträgen haben den Abstand zum polnischen Markt für Seniors in 2 Jahren geschlossen. Georgien zieht viele umgesiedelte Remote-Mitarbeiter an.
Welche Fähigkeiten braucht ein Senior Data Engineer?
Ein Senior Data Engineer verantwortet den gesamten Stack der Dateninfrastruktur. Grundlage: Python (fortgeschritten, async, Optimierung), SQL (Window Functions, Optimierung, Lesen von Plänen), eine Cloud (AWS S3/EMR, GCP BigQuery/Dataflow, Azure Data Lake). Orchestrierung: Apache Airflow oder Dagster (DAGs, Sensoren, eigene Operatoren). Verteilte Verarbeitung: Apache Spark (PySpark, Optimierung, Catalyst). Streaming: Apache Kafka (Producer, Consumer, Connectoren). Warehouses: eines von Snowflake, BigQuery, ClickHouse, Redshift. Transformationen: dbt. Architekturmuster: Lambda/Kappa, Data Mesh, Data Lakehouse, Slowly Changing Dimensions. Übergreifend: Docker, Kubernetes, Observability (Datadog, Prometheus), CI/CD.
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