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Die Rolle des Data Engineers erklärt (und wann Sie einen einstellen sollten)

Data Engineers bauen die Pipelines, von denen die KI abhängt. Hier erfahren Sie, was sie tun und wann Sie einen brauchen.

Elena Voss·Head of AI Delivery, Aiporate··6 Min. Lesezeit·Share on XLinkedIn

Das Wichtigste in Kürze

  • Data Engineers bauen die Pipelines, von denen die KI abhängt.
  • Abgegrenzt von ML Engineers (Modelle) und Analysten (Erkenntnisse).
  • Stellen Sie einen ein, wenn Datenzugang oder -qualität Ihr Engpass ist.
  • Zu wenig Investition hier begrenzt jede nachgelagerte KI-Bemühung.

Die meisten KI-Misserfolge sind Daten-Misserfolge. Der Data Engineer baut die Pipelines und die Infrastruktur, die Modelle mit sauberen, zuverlässigen, zugänglichen Daten versorgen – die unglamouröse Arbeit, die alles andere erst möglich macht.

Was sie tun

  • Daten-Pipelines bauen und warten.
  • Quellen in ein nutzbares Warehouse oder Lake integrieren.
  • Datenqualität, -aktualität und -zugang sicherstellen.
  • ML und Analytics mit zuverlässigen Daten unterstützen.

Wann Sie einen einstellen sollten

  • Ihre Daten sind verstreut und inkonsistent.
  • ML- oder Analytics-Arbeit stockt am Datenzugang.
  • Manuelles Daten-Wrangling verschlingt die Zeit Ihres Teams.

Häufige Fragen

Data Engineer vs. ML Engineer?

Data Engineers bauen die Pipelines und die Infrastruktur; ML Engineers bauen und liefern Modelle auf Basis dieser Daten aus. Beide werden benötigt, wenn die KI-Arbeit reift.

Brauche ich einen Data Engineer vor einem ML Engineer?

Oft ja. Ohne zuverlässige Daten-Pipelines stockt die ML-Arbeit. Wenn die Daten ein Chaos sind, ist der Data Engineer häufig die erste Einstellung mit dem größten Hebel.

Kann eine Person am Anfang Daten und ML übernehmen?

Manchmal – ein starker Generalist kann beides bootstrappen –, aber die Aufteilung lohnt sich, wenn Datenvolumen und Modellanzahl wachsen.

Elena Voss

Head of AI Delivery, Aiporate

Elena baut und integriert seit 12 Jahren KI- und Datenteams in B2B-SaaS-Unternehmen, vom ersten Pilot bis zur unternehmensweiten Plattform. Bei Aiporate verantwortet sie, wie Forward-Deployed-Talente gematcht, onboardet und in Produktion gebracht werden.

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