Big Data: Markt

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

Junior-Stellen im Big-Data-Bereich gibt es FAST NICHT — der Markt erwartet Erfahrung als Data Engineer auf Middle-Niveau + praktische Spark-Kenntnisse. Der Sprung Junior → Middle — Spark-Ausführungsmodell + eines von Hadoop/Flink/Kafka in der Tiefe. Ein Senior verantwortet die Architektur der Big-Data-Plattform + Mentoring. Lead Big Data — Führung verteilter Systeme mit 5+ Engineers, verantwortlich für Cluster-Dimensionierung + Kostenoptimierung. Karriereweg: Data Engineer Middle/Senior → Big Data Middle in 4-8 Monaten → Senior → entweder Platform Engineer (Infrastrukturfokus) oder Lakehouse Architect (moderner Daten-Stack).

Top 5: python, spark, cloud, hadoop, sql. Apache Spark — Pflicht (PySpark meistens, Spark Scala für performancekritische Fälle). Tiefes Verständnis des Ausführungsmodells (DAG, Stages, Tasks), Shuffles, Broadcasts, Partitionierung. Hadoop — HDFS + Hive + YARN — Legacy-Enterprise (Sber/Banken/Telekom), Migrationen auf den Open-Source-Stack. Apache Flink — echtes Streaming, Premiumnische. Kafka — Pflicht (Partitionen, Consumer Groups, Exactly-once). Delta Lake/Apache Iceberg — Lakehouse-Tabellenformate (moderner Standard, ersetzen den klassischen Hadoop-Stack). Apache Hudi — Alternative zu Iceberg. HBase/Cassandra — verteiltes NoSQL für Echtzeit. Scala oder Python — Scala für Spark in der Produktion, Python meistens. Airflow zur Orchestrierung von Batch-Jobs. Distributionen von Cloudera/Hortonworks (Legacy-Enterprise). Kubernetes — Spark on k8s + Spark Operator. Apache Atlas/DataHub — Data Lineage + Katalog (Pflicht für Senior). Kenntnis von JVM-Tuning (GC G1/ZGC, Heap-Profiling) — Pflicht für Spark-Scala-Seniors.

Apache Spark — Industriestandard + Marktführer. PySpark — der größte Markt, Spark Scala — Premiumnische. 80%+ der Big-Data-Stellen verlangen Spark. Nachteile: Micro-Batch-Streaming (Latenz im Sekundenbereich), kein echtes Echtzeit-Streaming. Hadoop (HDFS + MapReduce + Hive) — Enterprise-Legacy. Eingesetzt bei großen Banken/Telekommunikationsunternehmen, wo die Migration zu Open Source nicht abgeschlossen ist. Pflicht, wenn Sie bei der Sber/bei Banken arbeiten. Trend: Migrationen von Hadoop zu Spark auf k8s + Iceberg/Delta Lake. Apache Flink — echte Streaming-Engine mit Latenz im Millisekundenbereich, Exactly-once-Semantik ab Werk. Wachsendes Segment: FinTech/AdTech/IoT/Echtzeit-ML-Inferenz. Weniger Stellen, aber Aufschlag für Senior Flink Engineers (+15-25% gegenüber Spark). Strategie: zuerst Spark (Marktgröße), dann Flink zur Diversifizierung und für höhere Bezahlung. Hadoop lernen Sie nur, wenn Sie ins Bankwesen gehen.

Lakehouse-Architektur — eine moderne Datenarchitektur, die den Data Lake (günstiger Speicher in S3/HDFS) mit dem Data Warehouse (ACID + Schema-Enforcement + Indizierung) verbindet. Ersetzt den klassischen Hadoop-Stack. Drei Haupt-Tabellenformate: Delta Lake (ursprünglich von Databricks, am ausgereiftesten, dominiert in Databricks-Umgebungen), Apache Iceberg, Apache Hudi (dritter Platz, schnellste Updates durch inkrementelle Ingestion). Senior Iceberg/Delta — Aufschlag von +10-20% gegenüber Senior Spark dank seltener Fähigkeiten. Strategie: zuerst Iceberg (Gewinner unter den offenen Standards 2024–2026), Delta Lake, wenn Sie mit Databricks arbeiten, Hudi nur für einen bestimmten Anwendungsfall (CDC + viele Updates).

Ja, 29% der Big-Data-Stellen sind remote oder hybrid. Die Administration von Clustern ist von Natur aus cloudbasiert (AWS EMR / Databricks / GCP Dataproc). Internationale Cloud-Data-SaaS — vollständig remote: Databricks (Schöpfer von Spark), Snowflake, Confluent (Kafka), Cloudera, das AWS-EMR-Team, das GCP-Dataproc-Team. Relokations-Hubs für Big-Data-Seniors: Berlin (EU-Zentrale von Databricks), Amsterdam, Zürich (datenfreundliches Europa), Dubai, Zypern. Englisch — Pflicht für internationale Remote-Arbeit mit einem Aufschlag von +30-50%.

Big Data Engineer (diese Seite) — Fokus auf verteilte Systeme zur Verarbeitung von Terabytes und mehr. Spark/Hadoop/Flink + Clusterverwaltung. Aufschlag für die Komplexität verteilter Systeme. Data Engineer (allgemein) — kann mit kleineren Volumen (GB-TB) ohne Spark arbeiten. Fokus auf Pipelines + DWH-Modellierung. ML Engineer — Modelle in die Produktion bringen (FastAPI + ONNX/TorchServe), Feature Store, MLOps. Fokus auf Inferenz. Bezahlung: Big Data Senior ≥ Data Engineer Senior um 15-25%. ML Engineer Senior ≈ Big Data Senior. Wechsel Data Engineer → Big Data in 4-8 Monaten (Spark + ein Lakehouse + Kafka). Big Data → ML Engineer in 8-12 Monaten (PyTorch + MLOps-Stack). Viele Senior Big Data Engineers wechseln ins ML Engineering (Dateninfrastruktur → Deployment von Modellen).

Erfahrung als Data Engineer Middle vorausgesetzt (Python + SQL + Airflow + ein DWH). Roadmap: 1) Apache Spark tiefgehend — offizielle Dokumentation + Databricks Learning Academy (kostenlos). DataFrame API + Spark SQL + Window Functions + Structured Streaming beherrschen. 2) Ausführungsmodell von Spark — physische/logische Pläne, DAG, Stages, Tasks, Shuffles, Broadcasts, Partitionierungsstrategien. 3) PySpark — für die meisten Projekte. Alternative: Spark mit Scala für performancekritische Fälle. 4) Kafka — Partitionen, Consumer Groups, Exactly-once-Semantik. 5) Ein Lakehouse-Format: Iceberg (empfohlen — Gewinner unter den offenen Standards) oder Delta Lake (bei Databricks). 6) Hadoop-Grundlagen — HDFS + Hive (für die Wartung von Legacy-Projekten bei Banken). 7) Spark auf Kubernetes (Spark Operator). 8) Durchgängiges Pet-Projekt: eine Pipeline aus Spark + Kafka + Iceberg + Airflow auf einem Datensatz von 10-50 GB, in der Cloud deployt. Kurse: Karpov.Courses „Spark Developer“, OTUS „Big Data Engineer“, Yandex.Practicum (Teil des Data-Engineer-Pfads), Databricks Learning Academy (EN — die beste kostenlose Ressource), Coursera-Spezialisierung „Big Data“. Bücher: „Spark: The Definitive Guide“ Chambers/Zaharia, „Designing Data-Intensive Applications“ Kleppmann (Pflichtlektüre). Data Engineer Middle → Big Data Middle — 4-8 Monate.

487 active open Big Data positions — niche but premium segment. Geography: Poland, the US, India. The real market is broader thanks to a huge international remote segment (Databricks/Snowflake/Confluent — all full-remote-friendly). Time to close a Senior Big Data role — 6-12 weeks.

Ein Senior Big Data Engineer verantwortet den gesamten Zyklus verteilter Systeme. Beherrschung von Spark: Ausführungsmodell (logischer Plan → physischer Plan → Tasks), Shuffle-Optimierung (Shuffles wo möglich vermeiden, Broadcast Joins für kleine Tabellen, repartition vs. coalesce, Umgang mit Skew), Interna des Catalyst-Optimizers, Tungsten-Speichermodell, Spark SQL in der Tiefe, Structured Streaming mit Exactly-once. Performance: JVM-Tuning für Spark Scala (G1/ZGC, Heap-Größe — executor.memory + driver.memory + memoryOverhead), pandas UDFs vs. Pandas API on Spark, Photon-Engine (nur Databricks). Kafka: Producer-Consumer-Semantik in der Tiefe, Partitionierungsstrategien, Exactly-once über Transaktionen, Schema Registry (Avro/Protobuf), Grundlagen von Kafka Streams. Lakehouse: Iceberg/Delta — Schema Evolution, Time Travel, Partition Evolution, optimize/vacuum, Hidden Partitioning. Cluster-Administration: Spark on k8s (Spark Operator), Kostenoptimierung (Spot-Instanzen, Autoscaling), Cloudera/Hortonworks für Legacy. SQL: fortgeschrittenes SQL für Spark SQL + Hive SQL + ein DWH (Snowflake/BigQuery). Data Governance: Apache Atlas oder DataHub — Lineage, Katalog, Zugriffskontrolle. DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform für IaC, CI/CD für Spark-Anwendungen (Spark Submit + GitHub Actions). Soft Skills: Code Review, Mentoring, Abstimmung der Anforderungen mit Data Scientists / Analytics-Teams. Englisch — Pflicht ab Senior+ (die Big-Data-Dokumentation ist überwiegend EN, es gibt wenige russischsprachige Quellen).