Python · SQL · Spark · dbt
Data Engineers einstellen
Geprüfte Data Engineers, die zuverlässige Pipelines, Data Warehouses und Lakehouses bauen – damit Ihre Analytics und KI mit sauberen, aktuellen Daten arbeiten. Passend zu Ihrem Stack und Budget, in 2–3 Wochen in Ihrem Team.
5,0 auf Clutch · CVs in 3–5 Tagen · Keine langfristige Bindung
- Python
- SQL
- Spark
- Airflow
- dbt
- Snowflake
Was macht ein Data Engineer?
Ein Data Engineer baut und betreibt die Systeme, die Daten aus Quellanwendungen in ein Data Warehouse oder Lakehouse bringen, wo sie analysiert werden können: Ingestion, ETL/ELT-Pipelines, Datenmodelle und Orchestrierung. Gutes Data Engineering hält Daten korrekt, aktuell und kostengünstig in Speicherung und Abfrage. So können Sie Reports, Dashboards und KI-Modellen vertrauen.
Die Data Engineers von DevKit arbeiten in Python und SQL mit Spark, Airflow, dbt und Kafka, auf Plattformen wie Snowflake, BigQuery und Databricks. Jeder von ihnen besteht ein technisches Interview mit unseren Senior Engineers, bevor Sie sein Profil sehen.
Wann sich die Rolle lohnt
- Ein Data Warehouse oder Lakehouse von Grund auf aufbauen
- ETL/ELT-Pipelines aus vielen Datenquellen entwickeln und betreuen
- Saubere, gut modellierte Daten für Analytics, BI und KI bereitstellen
- Langsame, fehleranfällige oder teure Pipelines reparieren
Was unsere Data Engineers leisten
Typische Aufgaben, die unsere Data Engineers für Kunden übernehmen.
Datenpipelines und ETL/ELT
Batch- und inkrementelle Pipelines, die Daten aus Datenbanken, APIs und Dateien zuverlässig und planmäßig laden.
Data Warehouses und Lakehouses
Warehouse- und Lakehouse-Design auf Snowflake, BigQuery, Databricks oder Redshift – dimensioniert für Ihre Workloads.
Datenmodellierung und Transformation
Saubere, dokumentierte Datenmodelle, mit dbt und SQL gebaut und getestet – bereit für Analysten und BI-Tools.
Streaming und Echtzeitdaten
Event-Streams und Verarbeitung nahezu in Echtzeit mit Kafka, Spark Structured Streaming und Cloud-Diensten.
Orchestrierung und Datenqualität
Workflows in Airflow oder Dagster mit Tests, Alerts und Lineage – fehlerhafte Daten fallen auf, bevor sie in Reports landen.
Performance- und Kostenoptimierung
Query-Tuning, Partitionierung und die richtige Speicherwahl halten Pipelines schnell und Cloud-Kosten im Griff.
Diese Data-Engineering-Technologien decken wir ab
Sprachen und Verarbeitung
- Python
- SQL
- Scala
- Apache Spark
- PySpark
- pandas
Orchestrierung und Transformation
- Airflow
- dbt
- Dagster
- Fivetran
- Airbyte
Data Warehouses und Lakehouses
- Snowflake
- BigQuery
- Databricks
- Amazon Redshift
- PostgreSQL
Streaming und Cloud
- Kafka
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Docker
Passend zu Ihrem Budget: Welches Level brauchen Sie?
Wir wählen das Level passend zur Aufgabe. So zahlen Sie keine Senior-Sätze für Arbeit, die ein Mid-Level-Entwickler souverän erledigt – und kritische Aufgaben landen nicht bei der falschen Person.
Junior
Klar definierte Aufgaben mit Anleitung
Bugfixes, Tests und kleinere Features in einer bestehenden Codebasis – mit einem Senior in Ihrem Team, der die Arbeit reviewt. Die budgetfreundlichste Option.
Mid-Level
Eigenständige Feature-Entwicklung
Entwickelt Features von Anfang bis Ende in einer bestehenden Architektur, mit wenig Aufsicht. Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die meisten Produktteams.
Senior
Komplexe Features und Verantwortung
Verantwortet komplexe Teile des Systems, trifft fundierte technische Entscheidungen und bildet andere aus. Lohnt sich überall dort, wo Fehler teuer sind.
Tech Lead / Architekt
Architektur und Teamführung
Entwirft das System, setzt Standards und führt andere Entwickler. Ideal für neue Produkte, Neuentwicklungen oder Teams ohne technische Leitung.
Unsicher? Schildern Sie uns in einem kostenlosen Gespräch Aufgabe und Budget – wir empfehlen das passende Level für jede Rolle.
Was jedes Profil von uns enthält
Innerhalb von 3–5 Werktagen nach unserem Gespräch erhalten Sie eine Shortlist geprüfter Kandidaten. Jedes Profil enthält alles, was Sie für eine schnelle Entscheidung brauchen.
- 01
Von Entwicklern geprüfte Skills
Jeder Kandidat durchläuft ein technisches Interview mit unseren Senior-Entwicklern. Sie sehen, was die Person wirklich kann – nicht nur, was im Lebenslauf steht.
- 02
Notizen aus dem Interview
Stärken, Lücken und der Lösungsansatz bei den Interviewaufgaben – geschrieben von dem Entwickler, der das Interview geführt hat.
- 03
Warum dieser Kandidat passt
Wie die Person zu Ihrer Rolle, Ihrem Team und Ihrem Budget passt – und welches Level wir für die Aufgabe empfehlen.
- 04
Level und relevante Erfahrung
Von Junior bis Tech Lead, mit den Projekten und Branchen, die für Ihre Rolle zählen.
- 05
Englisch, Zeitzone und Verfügbarkeit
Kommunikationsniveau, Überschneidung der Arbeitszeiten mit Ihrem Team und frühestmöglicher Start.
- 06
Ein klarer Monatssatz
Ein Preis pro Entwickler und Monat – so vergleichen Sie Kandidaten sofort mit Ihrem Budget.
Kundenbewertungen: 5.0 auf Clutch
Verifizierte Clutch-Bewertungen von Engineering-Leads und Gründern, die ihre Teams mit DevKit skaliert haben.
Head of Engineering, IT Company
“Their flexibility and ability to provide access to talented specialists.”
Auf Clutch lesenLead Frontend Engineer, Ultra Commerce
“We were particularly impressed by their management approach.”
Auf Clutch lesenSenior Unity Engineer, Software Company
“Their management side always cared about the engineers provided.”
Auf Clutch lesenCEO, Software & AI Company
“Their responsiveness and the quality of the engineers were impressive.”
Auf Clutch lesenDevOps Engineer, Ubiqube
“They were always ahead of schedule and suggested a lot of modern solutions.”
Auf Clutch lesenSenior Software Engineer, HealthTech Firm
“They combine technical expertise with a strong understanding of business objectives.”
Auf Clutch lesenTeam Lead, AI Solutions Co
“DevKit has found an approach that works well with startups.”
Auf Clutch lesenDrei Wege, Entwickler einzustellen
Wählen Sie, wie Sie zusammenarbeiten möchten. Das Modell lässt sich jederzeit an Ihren Bedarf anpassen.
Data Engineers einstellen: häufige Fragen
Wie schnell kann ich über DevKit einen Data Engineer einstellen?
In der Regel innerhalb von 2–3 Wochen. Geprüfte Data-Engineering-Profile erhalten Sie meist innerhalb von 3–5 Werktagen; der Engineer startet üblicherweise 2–3 Wochen nach dem ersten Gespräch.
Welche Data-Engineering-Tools nutzen Ihre Engineers?
Vor allem Python und SQL mit Apache Spark, Airflow, dbt und Kafka – auf Snowflake, BigQuery, Databricks oder Redshift und betrieben auf AWS, Google Cloud oder Azure.
Brauche ich einen Senior Data Engineer?
Nicht immer. Steht Ihre Datenplattform und prüft ein Senior die Arbeit, erzielt ein Mid-Level-Engineer oft dieselben Ergebnisse zu geringeren Kosten – etwa beim Anbinden neuer Quellen oder beim Aufbau neuer Modelle. Um ein neues Warehouse oder Lakehouse zu entwerfen, die Plattform auszuwählen oder gravierende Zuverlässigkeits- und Kostenprobleme zu lösen, lohnt sich meist ein Senior Engineer oder Tech Lead. Das passende Level empfehlen wir Ihnen in einem kostenlosen Gespräch.
Was kostet es, einen Data Engineer einzustellen?
Bei Staff Augmentation zahlen Sie einen monatlichen Satz pro Engineer, abhängig von Level und Stack. Nennen Sie uns Ihr Budget, und wir schlagen passende Data Engineers vor. Die genauen Sätze erhalten Sie mit den ersten Profilen.
Sie brauchen Entwickler nächsten Monat? Sprechen wir diese Woche.
Senden Sie uns die Rolle. Profile in 3–5 Tagen.
Sagen Sie uns, was Sie brauchen. Wir antworten innerhalb eines Werktags.
So geht es weiter
- 1
Antwort innerhalb eines Werktags
Jede Anfrage liest ein Mensch, kein Bot.
- 2
Kostenloses 30-Minuten-Gespräch
Wir besprechen Rolle, Team, Zeitplan und Budget.
- 3
Geprüfte Profile in 3–5 Tagen
Jedes Profil mit Interview-Notizen und klarem Monatssatz.
“Their responsiveness and the quality of the engineers were impressive.”
hi@devkit.agency