Lead Data Engineer

Die Rekrutierung eines/einer Lead Data Engineer zu steuern setzt voraus, die Rolle gut zu verstehen. Die folgende Zusammenfassung ist allgemein gehalten und muss an Ihren spezifischen Kontext angepasst werden.

Der/die Lead Data Engineer leitet ein Team von Data Engineers und ist verantwortlich für die Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und Dateninfrastrukturen. Die Rolle besteht darin, die Verlässlichkeit, Skalierbarkeit und Performance der Datensysteme zu gewährleisten und dabei die technischen Lösungen an den fachlichen Anforderungen und der Datenstrategie auszurichten.
Die Person arbeitet eng mit Data Scientists, Data Analysts und den IT-Teams zusammen, um Rohdaten in nutzbare Assets zu verwandeln, unter Einhaltung der Standards für Sicherheit und Governance.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Datenpipelines konzipieren und optimieren

  • ETL/ELT-Pipelines entwickeln, um Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Dateien, IoT) zu extrahieren, zu transformieren und zu laden.

  • Datenflüsse automatisieren, um manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

  • Die Performance optimieren (Parallelisierung, Partitionierung), um die Verarbeitungszeiten zu verkürzen.

  • Monitoring- und Alarmmechanismen integrieren, um Anomalien schnell zu erkennen und zu beheben.

2. Dateninfrastrukturen warten und verbessern

  • Zur Konzeption und Weiterentwicklung der Datenarchitekturen beitragen (Data Lakes, Data Warehouses, NoSQL-Datenbanken).

  • Infrastrukturen in der Cloud (AWS, Azure, GCP) oder On-Premise bereitstellen und warten und dabei Skalierbarkeit und Sicherheit gewährleisten.

  • Mit den DevOps-Teams zusammenarbeiten, um Deployments (CI/CD) und Systemupdates zu automatisieren.

  • Architekturen und Prozesse dokumentieren, um Wartung und Onboarding zu erleichtern.

3. Datenqualität und Datensicherheit gewährleisten

  • Qualitätskontrollen einführen (Schemavalidierung, Anomalieerkennung, Bereinigung).

  • Bewährte Sicherheitspraktiken anwenden (Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung, DSGVO-Konformität).

  • Mit den Data Stewards zusammenarbeiten, um die Konformität mit den fachlichen Regeln und den Governance-Standards zu gewährleisten.

  • Qualitätstests und Anomalieberichte automatisieren, um Probleme proaktiv zu erkennen.

4. Mit Data Science und Analytics zusammenarbeiten

  • Saubere und strukturierte Datensätze für Data Scientists und Analysten aufbereiten und bereitstellen.

  • Daten für Machine Learning optimieren (Feature Engineering, Umgang mit Bias, geeignete Formate).

  • An der Konzeption fortgeschrittener Analytics-Lösungen mitwirken (Dashboards, automatisiertes Reporting).

  • Fachliche Anforderungen in passende technische Lösungen übersetzen.

5. Das Team der Data Engineers anleiten und schulen

  • Ein Team von Ingenieuren leiten: Aufgabenverteilung, Fortschrittskontrolle, Qualitätssicherung.

  • Technisches Mentoring übernehmen (Spark, Airflow, fortgeschrittenes SQL usw.).

  • Zusammenarbeit und Innovation fördern (Code-Reviews, technische Workshops).

  • Neue Talente rekrutieren und ihre Integration erleichtern.

6. Prozesse kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern

  • Neue Technologien bewerten und integrieren (Streaming mit Kafka, Data-Mesh-Architekturen usw.).

  • Verbesserungen vorschlagen, um Kosten, Performance und Zuverlässigkeit zu optimieren.

  • An Innovationsprojekten teilnehmen (z. B. Einführung von KI-Modellen, neue Datenquellen).

  • Den Impact der Lösungen messen (Verarbeitungszeit, Nutzerzufriedenheit, Kostensenkung).

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Entwicklung einer ETL-Pipeline, die Kundendaten aus 10 Quellen integriert und die Verarbeitungszeit von 8 Std. auf 30 Min. reduzierte.

  • Migration eines Data Warehouse zu Snowflake, wodurch die Abfrageperformance um 40 % stieg und die Kosten um 20 % sanken.

  • Automatisierung der Erfassung und Bereinigung von IoT-Daten, wodurch 95 % der manuellen Fehler entfielen und eine Echtzeitanalyse möglich wurde.

  • Einführung eines Monitoring-Systems mit Echtzeit-Alarmen, das die Stillstandszeiten um 70 % verringerte.

  • Schulung und Leitung eines Teams aus 5 Ingenieuren, wodurch die Produktivität des Teams um 30 % stieg.