Data Engineers und Datenanalysten aus der Türkei

Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie zuverlässig, aktuell und auffindbar dort ankommen, wo sie gebraucht werden. Über unser IT-Personal-Leasing stellen wir Data Engineers und Datenanalysten aus der Türkei bereit, die Pipelines mit Spark, Airflow, dbt und Kafka bauen, Data Warehouses und Lakehouses aufsetzen und Reporting für Fachbereiche ermöglichen. Als einzelne Fachkraft, als Datenteam oder als gemanagter Service, remote, vor Ort oder hybrid, mit typischem Start innerhalb von 1 bis 2 Wochen.

Wer braucht einen Data Engineer?

• Unternehmen, deren Berichte auf manuell gepflegten Excel-Exporten beruhen
• Firmen mit vielen Quellsystemen (ERP, CRM, Shop, Marketing-Tools), deren Daten nicht zusammenpassen
• Teams, die ein Data Warehouse oder Lakehouse in der Cloud aufbauen oder modernisieren
• Data-Science- und KI-Projekte, denen saubere, versionierte Trainingsdaten fehlen
• Organisationen, die Echtzeitdaten aus Anwendungen, IoT oder Transaktionen verarbeiten wollen

Ein häufiges Muster: Ein Unternehmen stellt zuerst Analysten oder Data Scientists ein und stellt dann fest, dass ein Großteil ihrer Zeit in Datenbeschaffung und -bereinigung fließt. Data Engineers schaffen hier die Grundlage, auf der Analyse und KI erst produktiv werden.

Rollen im Datenteam

Rolle	Aufgaben	Typische Ergebnisse
Data Engineer	ETL/ELT-Pipelines, Datenintegration, Orchestrierung	Zuverlässige, automatisierte Datenflüsse
Analytics Engineer	Datenmodellierung mit dbt, Tests, Dokumentation	Saubere, getestete Datenmodelle
Datenanalyst	Analysen, KPIs, Ad-hoc-Fragen der Fachbereiche	Antworten und Entscheidungsgrundlagen
BI-Entwickler	Dashboards in Power BI, Tableau, Looker	Self-Service-Reporting
Streaming Engineer	Kafka, Echtzeitverarbeitung, CDC	Daten mit geringer Latenz
Data Architect	Zielarchitektur, Plattformwahl, Governance	Skalierbare Datenplattform
Data Platform / DataOps Engineer	Infrastruktur, CI/CD für Daten, Monitoring	Stabiler Plattformbetrieb

Senioritätsmatrix

Stufe	Typische Erfahrung	Verantwortung	Geeignet für
Junior	0 bis 2 Jahre	Pipelines nach Vorgaben, Datenqualitätsprüfungen	Unterstützung erfahrener Engineers
Mid	2 bis 5 Jahre	Eigenständige Pipelines und Modelle	Die meisten Projektaufgaben
Senior	5+ Jahre	Architekturentscheidungen, Performance, Mentoring	Plattformaufbau und komplexe Integrationen
Lead / Architekt	8+ Jahre	Datenstrategie, Governance, Teamführung	Aufbau eines Datenbereichs

Technologie- und Kompetenzmatrix

Bereich	Technologien	Warum wichtig
Sprachen	SQL, Python, Scala	Grundlage jeder Datenarbeit
Verarbeitung	Apache Spark, Databricks, Flink	Große Datenmengen effizient verarbeiten
Orchestrierung	Airflow, Dagster, Azure Data Factory	Zuverlässige, planbare Abläufe
Modellierung	dbt, Kimball, Data Vault	Verständliche, wartbare Modelle
Warehouses / Lakehouses	Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Fabric, Delta Lake	Zentrale Datenhaltung
Streaming	Kafka, Debezium, Kinesis	Echtzeit und Change Data Capture
Datenbanken	PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB	Typische Quellsysteme
Qualität und Governance	Great Expectations, dbt-Tests, Datenkataloge	Vertrauen in die Daten
BI	Power BI, Tableau, Looker, Metabase	Nutzung durch Fachbereiche

Technische Prüfung: wie wir Data Engineers testen

Wir prüfen Kandidaten an Aufgaben, die echten Projekten ähneln, und bewerten neben dem Ergebnis auch Codequalität, Tests und Dokumentation.

Test	Inhalt	Geprüfte Fähigkeit
SQL-Aufgabe	Fensterfunktionen, Joins, Performance-Optimierung	SQL-Tiefe
Pipeline-Aufgabe	Daten aus einer API laden, transformieren, idempotent speichern	Python und Pipeline-Design
Modellierungsfall	Sternschema oder dbt-Modell für einen Geschäftsfall entwerfen	Datenmodellierung
Architekturgespräch	Batch oder Streaming, Kosten, Skalierung	Systemdenken (ab Senior)
Code-Review	Bestehenden Code bewerten und verbessern	Qualitätsbewusstsein
Interview mit Ihnen	Gespräch mit der Shortlist	Passung zu Team und Fachbereich

Leasing oder Festanstellung?

Situation	Empfehlung	Begründung
Aufbau einer Datenplattform mit festem Zeitplan	IT-Personal-Leasing, ggf. als Team	Schneller Start, erfahrene Profile
Einzelne offene Stelle	IT-Personal-Leasing	Start meist in 1 bis 2 Wochen
Laufender Betrieb vieler Pipelines	Gemanagter Service	Monitoring und Fehlerbehebung mit SLA
Langfristige Datenstrategie mit Kernwissen	Festanstellung für Schlüsselrollen, Leasing für Kapazität	Wissen intern, Flexibilität extern

Arbeits- und Liefermodelle

• Team-Erweiterung: Data Engineers arbeiten in Ihren Repositories, Tools und Sprints mit.
• Gemanagtes Datenteam: ein Teamlead auf unserer Seite verantwortet vereinbarte Aufgabenpakete.
• Projekt: abgegrenzte Vorhaben wie eine Migration mit definierter Abnahme (Werkvertrag).
• Betrieb: Monitoring und Wartung bestehender Pipelines, auf Wunsch mit Bereitschaft.
• Remote, vor Ort oder hybrid: je nach Datenzugang und Sicherheitsanforderungen.

Ablauf und typische Dauer

Schritt	Inhalt	Typische Dauer
Bedarfsaufnahme	Datenquellen, Plattform, Ziele, Tools	1 bis 2 Tage
Sourcing	Rollenprofil und Kandidatensuche	2 bis 5 Tage
Technische Tests	SQL, Pipeline, Modellierung	2 bis 4 Tage
Ihre Interviews	Gespräche mit der Shortlist	1 bis 3 Tage
Vertrag und Zugänge	Vertrag, NDA, AVV, Datenzugriffe	2 bis 5 Tage
Einarbeitung	Datenlandschaft, Konventionen, erste Aufgaben	1 bis 2 Wochen

KPI- und SLA-Beispiele für Data Engineering

Die Kennzahlen sind Beispiele. Zielwerte legen wir gemeinsam fest, es handelt sich nicht um zugesicherte Ergebnisse.

KPI	Definition	Hinweis
Pipeline-Erfolgsquote	Anteil erfolgreicher Läufe	Kernwert für den Betrieb
Datenaktualität	Zeit seit der letzten erfolgreichen Aktualisierung	Pro Datenprodukt definieren
Datenqualitätstests	Anteil bestandener Tests	Testabdeckung schrittweise erhöhen
Wiederherstellungszeit	Zeit bis zur Behebung eines Pipeline-Fehlers	Nach Kritikalität staffeln
Kosten pro Lauf oder Abfrage	Cloud-Kosten der Verarbeitung	Wichtig bei nutzungsbasierten Plattformen
Lieferzeit neuer Datenquellen	Zeit von Anforderung bis Bereitstellung	Zeigt Teamproduktivität
Dokumentationsgrad	Dokumentierte Tabellen und Modelle	Grundlage für Self-Service

In der Praxis zahlt sich vor allem die frühe Einführung von Datenqualitätstests und Monitoring aus. Fehler in Quellsystemen werden dann erkannt, bevor sie in Berichten und Entscheidungen landen, und das Vertrauen der Fachbereiche in die Datenplattform wächst.

Preisfaktoren

Faktor	Erläuterung
Rolle	Data Architects und Streaming-Spezialisten liegen über Analysten
Seniorität	Senior- und Lead-Profile kosten mehr
Plattformwissen	Spezialisierung auf Databricks, Snowflake oder Fabric ist gefragt
Teamgröße und Laufzeit	Größere Teams und längere Einsätze lassen sich effizienter planen
Betriebsanteil	Bereitschaft und Betrieb mit SLA erhöhen den Aufwand
Sprache	Deutschsprachige Abstimmung mit Fachbereichen

Pauschalpreise nennen wir nicht. Nach der Bedarfsaufnahme erhalten Sie ein transparentes Angebot.

Festangestellt, Freelancer oder Outsourcing im Vergleich

Kriterium	Festangestellter Data Engineer	Freelancer	Über 360 Soft
Startzeit	Oft mehrere Monate	Variabel	Typisch 1 bis 2 Wochen
Breite an Kompetenzen	Eine Person	Eine Person	Ergänzung um Architekt, BI oder Streaming möglich
Skalierung	Langsam	Begrenzt	Von 1 bis 200+ Personen
Ersatz	Neue Ausschreibung	Selbst suchen	Geregelter Ersatzprozess
Vertraulichkeit	Arbeitsvertrag	Individuell	NDA, AVV und IP-Klauseln im Rahmenvertrag

Risiken und Gegenmaßnahmen

Risiko	Gegenmaßnahme
Zugriff auf personenbezogene Daten	Pseudonymisierung, Datenminimierung, rollenbasierte Rechte
Wildwuchs an Pipelines	Konventionen, Code-Reviews, zentrale Orchestrierung
Steigende Cloud-Kosten	Kostenmonitoring und Optimierung als fester Bestandteil
Wissensverlust	Dokumentation im Datenkatalog und im Repository
Unklare Anforderungen	Gemeinsame Definition von Datenprodukten und Abnahmekriterien

Sicherheit, DSGVO, NDA und geistiges Eigentum

Verarbeitet die Fachkraft personenbezogene Daten aus der EU, schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) nach Art. 28 DSGVO. Die Übermittlung in die Türkei als Drittland sichern wir über die EU-Standardvertragsklauseln (SCC) und ergänzende technische und organisatorische Maßnahmen ab. Zusätzlich gilt das türkische Datenschutzgesetz KVKK (Nr. 6698).

• Persönliches NDA jeder eingesetzten Fachkraft vor dem ersten Zugriff
• Zugriffe nach dem Least-Privilege-Prinzip, protokolliert und jederzeit widerrufbar
• Arbeit über VPN, verwaltete Geräte oder Ihre virtuellen Arbeitsplätze
• Pseudonymisierte oder anonymisierte Testdaten, wo immer möglich
• Vollständige Übertragung der Rechte an Skripten, Dokumentation und Arbeitsergebnissen an Sie

Rechtlicher Hinweis

360 Soft erbringt die Leistung als grenzüberschreitende Dienstleistung aus der Türkei auf Basis eines Dienstvertrags oder, bei klar definierten Ergebnissen, eines Werkvertrags. Es handelt sich nicht um Arbeitnehmerüberlassung: Die Fachkräfte bleiben bei 360 Soft beschäftigt, das Weisungsrecht bleibt bei uns, gesteuert wird über Aufgaben, Tickets und vereinbarte Ergebnisse. Ob im Einzelfall Fragen nach dem AÜG (Deutschland, Österreich), dem AVG (Schweiz) oder zur Scheinselbständigkeit entstehen, hängt von der tatsächlichen Durchführung ab. Diese Hinweise sind allgemein und ersetzen keine Rechtsberatung. Wir empfehlen eine rechtliche Prüfung vor Projektstart. Unsere Teams arbeiten nach türkischem Arbeitsrecht. Für branchenspezifische Vorgaben gelten zusätzlich die Regeln Ihres Landes.

Checkliste für die Auswahl

• Werden SQL, Pipeline-Design und Modellierung praktisch getestet?
• Passt die Plattformerfahrung zu Ihrem Stack?
• Gibt es Standards für Code-Reviews, Tests und Dokumentation?
• Ist der Umgang mit personenbezogenen Daten geregelt?
• Gibt es einen geregelten Ersatzprozess?
• Enthält der Vertrag NDA, AVV mit SCC und IP-Abtretung?
• Ist das Modell als Dienstleistung und nicht als Arbeitnehmerüberlassung gestaltet?

Beispielszenario (illustrativ)

Beispielszenario (illustrativ): Ein Handelsunternehmen erstellt Umsatzberichte aus ERP, Onlineshop und CRM noch manuell. Mögliches Setup: ein Senior Data Engineer für die Architektur eines Cloud-Lakehouses, ein Mid Data Engineer für die Pipelines aus den Quellsystemen, ein Analytics Engineer für dbt-Modelle und ein BI-Entwickler für Dashboards. Nach dem Aufbau übernimmt ein kleineres Team Betrieb und Weiterentwicklung. Dieses Szenario dient nur der Veranschaulichung und beschreibt kein reales Kundenprojekt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineer und Datenanalyst?

Data Engineers bauen und betreiben die Pipelines und Datenmodelle, über die Daten zuverlässig bereitgestellt werden. Datenanalysten nutzen diese Daten, um Fragen der Fachbereiche zu beantworten und Kennzahlen zu berichten.

Welche Technologien beherrschen Ihre Data Engineers?

Typisch sind SQL, Python, Spark, Airflow, dbt, Kafka sowie Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Databricks oder Microsoft Fabric. Die benötigten Kenntnisse legen wir im Rollenprofil fest.

Können Sie beim Aufbau eines Data Warehouse oder Lakehouse helfen?

Ja. Wir stellen Data Architects und Engineers für Konzeption, Aufbau und Migration bereit.

Arbeiten Ihre Fachkräfte in unserem Stack und unseren Repositories?

Ja. Bei der Team-Erweiterung arbeiten sie mit Ihren Tools, Konventionen und Sprints.

Wie wird mit personenbezogenen Daten umgegangen?

Auf Basis eines AVV nach Art. 28 DSGVO mit EU-Standardvertragsklauseln, mit Datenminimierung, Pseudonymisierung und rollenbasierten Rechten.

Wie schnell kann ein Data Engineer starten?

In der Regel innerhalb von 1 bis 2 Wochen nach der Bedarfsaufnahme.

Kann ich die Kandidaten selbst interviewen?

Ja. Nach unseren technischen Tests stellen wir eine Shortlist vor, mit der Sie eigene Gespräche führen.

Übernehmen Sie auch den Betrieb bestehender Pipelines?

Ja, als gemanagten Service mit Monitoring, Fehlerbehebung und auf Wunsch Bereitschaft.

Was passiert, wenn eine Fachkraft nicht passt?

Dann greift der vereinbarte Ersatzprozess mit Nachschärfung des Profils und geordneter Übergabe.

Wie wird abgerechnet?

Als Monatspauschale pro Fachkraft, nach Aufwand, als Festpreisprojekt oder als gemanagter Service. Ein Angebot folgt nach der Bedarfsaufnahme.

Wem gehören Code und Datenmodelle?

Alle Rechte an Code, Modellen und Dokumentation werden vertraglich vollständig auf Sie übertragen.

Ist das rechtlich zulässig?

Wir erbringen eine Dienstleistung aus der Türkei, keine Arbeitnehmerüberlassung. Eine rechtliche Prüfung der Vertragsgestaltung im Hinblick auf AÜG und Scheinselbständigkeit empfehlen wir dennoch.

Bringen wir Ihre Daten in Fluss

Beschreiben Sie uns Ihre Datenquellen, Plattform und Ziele, und wir schlagen passende Profile vor. Rufen Sie uns an unter +90 850 335 10 87, schreiben Sie an info@360-soft.com, kontaktieren Sie uns per WhatsApp oder nutzen Sie unser Kontaktformular. 360 Soft Marketing Yazılım ve Danışmanlık Ltd. Şti., Nidakule Ataşehir Batı, Barbaros Mah. Begonya Sk. No:1 D:2, 34746 Ataşehir/İstanbul.

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