Head of Data Engineering

Die Rekrutierung eines/einer Head of Data Engineering zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Die folgende Beschreibung ist bewusst allgemein gehalten und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der/die Head of Data Engineering ist verantwortlich für die Konzeption, Entwicklung und Wartung der Dateninfrastrukturen und Pipelines, die es dem Unternehmen ermöglichen, seine Datenbestände voll auszuschöpfen. Im Kontext einer datengetriebenen Transformation besteht die Rolle darin, robuste, skalierbare und leistungsfähige technische Grundlagen für Analytics-Plattformen, KI und Fachanwendungen zu schaffen.

Die Person arbeitet eng mit den Teams aus Data Science, Data Governance, IT und den Fachbereichen zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten zugänglich, verlässlich und nutzbar sind, in Echtzeit oder im Batch, unter Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Standards.
Ziel: die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten zu industrialisieren, um fundierte Entscheidungen, die Automatisierung von Prozessen und den Einsatz von KI im großen Maßstab zu ermöglichen.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Die Datenarchitektur konzipieren und pflegen

  • Die technische Architektur der Datenplattformen definieren und optimieren, abgestimmt auf die Strategie des CDO.

  • Passende Technologien auswählen (Data Lakes, Data Warehouses, NoSQL, ETL/ELT wie Spark, Airflow, dbt).

  • Echtzeit- und Batch-Pipelines von den Quellen (ERP, CRM, IoT, APIs, Dateien) bis zu den Endnutzern architektonisch gestalten.

  • Skalierbarkeit, Performance und Resilienz der Infrastrukturen gewährleisten und dabei künftige Anforderungen (KI, Advanced Analytics) antizipieren.

  • Mit den Cloud-Teams (AWS, Azure, GCP) zusammenarbeiten, um sichere und kostenoptimierte Lösungen einzuführen.

2. Die Erfassung und Verarbeitung von Daten industrialisieren

  • Datenflüsse zwischen Quellsystemen und Zielplattformen automatisieren.

  • Robuste Pipelines entwickeln, um Daten zu bereinigen, anzureichern und zu aggregieren (z. B. Databricks, Snowflake, Kafka).

  • Kontinuierliches Monitoring einrichten, um Anomalien zu erkennen und zu beheben.

  • Verarbeitungen durch Parallelisierung, Partitionierung und Performance-Tuning optimieren.

3. Datenqualität, Datensicherheit und Compliance gewährleisten

  • Verlässliche, konsistente und aktuelle Daten sicherstellen, in Abstimmung mit den Data Stewards und der Governance.

  • Sicherheitsrichtlinien (Verschlüsselung, Zugriffskontrolle) und Compliance-Richtlinien (DSGVO, ISO 27001) umsetzen.

  • Metadaten dokumentieren (Lineage, Datenwörterbuch), um Wiederverwendung und Transparenz zu fördern.

  • Audits und Qualitätstests in die Prozesse integrieren (automatisierte Tests, Schemavalidierung).

4. Mit den Teams für Data Science und Analytics zusammenarbeiten

  • Data Scientists und Analysten gebrauchsfertige Datasets bereitstellen.

  • Die Industrialisierung von KI-Modellen über MLOps-Pipelines unterstützen (MLflow, Kubeflow).

  • An der Definition der fachlichen Anforderungen mitwirken, um die Infrastrukturen auf die Use Cases abzustimmen (Reporting, Prognosen, Automatisierung).

5. Die Einführung von Best Practices und Innovation steuern

  • Best Practices verbreiten (DataOps, auf Daten angewandtes DevOps).

  • Data Engineers zu neuen Technologien schulen und begleiten (Streaming, Graphdatenbanken, generative KI).

  • Innovative Ansätze erproben (Data Mesh, Lakehouse, Low-Code), um die Agilität zu stärken.

  • Den Impact anhand von KPIs messen (Verarbeitungszeit, Kosten, Nutzerzufriedenheit).

6. Data Engineering auf die Gesamtstrategie ausrichten

  • Projekte nach dem erzeugten Geschäftswert priorisieren.

  • Die Pipelines in das gesamte IT-Ökosystem integrieren (ERP, CRM, Fachanwendungen).

  • Zur technologischen Roadmap beitragen, um die Ambitionen des Unternehmens zu unterstützen (KI, Monetarisierung von Daten).

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Aufbau eines Data Lake auf AWS mit automatisierten Pipelines, wodurch die Verarbeitungszeiten um 50 % sanken und die Analyse von 10 TB an Daten nahezu in Echtzeit möglich wurde.

  • Einführung einer Data-Mesh-Architektur, die die Agilität der Fachbereiche verbesserte und Engpässe reduzierte.

  • Industrialisierung der IoT-Datenerfassung mit Kafka und Spark, wodurch Fehler durch manuelle Verarbeitung um 90 % zurückgingen.

  • Aufbau eines Datenkatalogs (Collibra, Alation) mit fachlichem Glossar, der die Nutzung der Daten um 40 % steigerte.

  • Automatisierung des Modell-Deployments über MLOps-Pipelines, wodurch sich die Time-to-Production um 60 % verkürzte.