Ziele, Datenqualität und Pipelines: Was wir aus „Liam Rafael, Data Engineer bei Bosch“ gelernt haben

Ein Einstieg, der aus Geschichten gemacht ist

Als wir die Session „Liam Rafael, Data Engineer bei Bosch“ mit Speaker Liam Rafael von der Bosch-Gruppe Österreich verfolgt haben, blieb uns gleich am Anfang ein ungewöhnlicher Ursprung seiner Tech-Motivation hängen: Literatur. Liam beschreibt, wie er in jungen Jahren von Fantasy zu älterer Science-Fiction wechselte und dadurch eine Denkhaltung für Technologie entwickelte. Die Sci-Fi-Welten lagen für ihn erstaunlich nah an dem, was real werden könnte – direkter Zugang zu Informationen, globale Kommunikation – und mischten sich mit Ideen, die damals noch unmöglich wirkten: denkende Maschinen, massive Simulationen komplexer Systeme.

Diese Mischung aus Nähe zur Realität und visionärer Weite prägte seinen Blick auf Technologie – und schuf den Antrieb, selbst in diese Welt einzutauchen. Aus dieser gedanklichen Hüfte heraus folgte der praktische Einstieg: HTML. Nicht, weil es der schnellste Weg zu einem Tech-Job wäre, sondern weil es Kreativität und Logik verbindet. Liam mochte den Designaspekt – und das Gefühl, mit wenigen Handgriffen etwas Sichtbares zu schaffen.

Von HTML zu Python und Java: Lernen mit Ziel

Was uns in der Session auffiel: Liam stellt nicht den einen perfekten Startpunkt in den Mittelpunkt, sondern das Prinzip der Zielorientierung. HTML war sein erster Schritt, dann kamen in der Schule Kurse in Python und Java hinzu. Besonders wichtig: ein guter Informatik-Lehrer, der den Universitätsweg eröffnete.

An der Uni vertiefte er Datenanalyse und Data-Science-Projekte; sein Master war darauf ausgerichtet. Parallel sammelte er professionelle Erfahrung als Softwareentwickler. Diese Kombination aus akademischem Fundament und praktischer Anwendung zog sich leitmotivisch durch seine Erzählung.

Wesentlich dabei: Lernen nicht um des Lernens willen, sondern mit einem konkreten Ziel. Liam betont, wie hilfreich es ist, das Programmieren mit etwas zu verbinden, das einen ohnehin interessiert.

Die Weggabelung nach dem Abschluss – und der Schritt in die Dateningenieurwelt

Nach dem Master stellte sich für Liam die zentrale Karrierefrage: Wie wird aus all dem Lernen eine berufliche Richtung? Er sah zwei Wege vor sich – und entschied sich schließlich für den Weg, der ihn heute prägt: Dateningenieur.

Hier bleibt Liam pragmatisch: Nicht die eine „richtige“ Entscheidung stand im Vordergrund, sondern das konsequente Weiterdenken dessen, was ihm liegt. Und das ist – neben dem Datenbezug – der produktive Mix aus Struktur, Kreativität und Nähe zur Anwendung.

Dateningenieur in einem interdisziplinären Digitalisierungsteam

Heute arbeitet Liam als Dateningenieur in einem interdisziplinären Digitalisierungsteam der Bosch-Gruppe Österreich. Das Team baut digitale Lösungen für Branchen, Sektoren oder Anwendungsfälle, denen Digitalisierungselemente bislang fehlen. Das Bild, das er dabei zeichnet, ist bewusst bodennah: weniger „glänzende“ Algorithmen, mehr robuste Systeme, die Prozesse und Daten zuverlässig tragen.

Zusammenarbeit mit Daten- und Fachexpert:innen

Ein zentraler Punkt in Liams Rolle: die Nähe zu Data Scientists und Feldexpert:innen. Diese kennen ihre Daten – wissen, wie sie aussehen sollten und wie sie interpretiert werden. Doch die Realität der Rohdaten hält sich selten an Idealformen. Genau hier setzt Dateningenieurarbeit an: die Lücke zwischen Wissensdomäne und Maschinenumsetzung schließen.

Pipelines statt Ad-hoc-Skripte

Viele wiederkehrende Schritte in der Datenverarbeitung lassen sich – und müssen – systematisieren. Liam spricht von Pipelines, die Daten transformieren und in bearbeitbare Formate überführen. Das ist keine technische Nebensache, sondern die Grundlage dafür, dass Data Science in echten Umgebungen funktioniert.

Qualitätsfokus: Skalierbarkeit, Effizienz, Einbindung der Nutzer:innen

Worauf es dabei ankommt, fasst Liam in vier Stichworte:

• Datenqualität
• Skalierbarkeit
• Effizienz
• Einbindung der Anwender:innen

Letzteres ist bemerkenswert: Für Liam ist der „Kunde“ – also die Person, die mit den Daten arbeitet – nicht nur Stakeholder, sondern aktiv eingebunden. Wer die Daten nutzt, kann beurteilen, ob ein System wirklich hilft oder nur zusätzlichen Aufwand erzeugt.

Warum ihn der Job reizt: Herausforderung trifft Kreativität

Liam beschreibt Programmieren als Kombination aus Herausforderung und Kreativität. Das gilt umso mehr im Dateningenieurwesen, weil man ständig unterschiedliche Anwendungsfälle und Branchen berührt. In seinem Fall sind das vor allem Energiesysteme und Industrieautomation. Der Mehrwert: Lernen von Feldexpert:innen, Einblicke, die man sonst nie bekäme, und die Möglichkeit, Systeme so zu gestalten, dass sie nicht nur technisch sauber, sondern im Alltag nützlich sind.

Gestaltungsspielraum bei Architekturentscheidungen

Besonders greifbar wird Liams Arbeit, wenn es um architektonische Kernfragen geht. Ein Beispiel: Werden Daten in Batches geladen oder gestreamt? Das ist keine reine Toolentscheidung, sondern eine Abwägung zwischen Domänenanforderung, Systemverhalten und Nutzerbedürfnissen. Genau hier liegt jener Gestaltungsspielraum, der den Beruf ausmacht.

Mit diesem Gestaltungsspielraum geht Verantwortung einher. Denn am Ende zählt, ob die „gute Arbeit“ in der realen Nutzung trägt. Liam betont, dass man von Kund:innen lernt, wann eine Lösung wirklich funktioniert.

Lernen aus Projekten: Der Umfang zeigt dir, was wichtig ist

Ein wiederkehrendes Motiv in Liams Ratschlägen: Projekte sind die beste Schule. Wer ein Ziel definiert und daran arbeitet, merkt schnell, was man wirklich verstehen muss – und was nicht. Gerade zu Beginn macht man Dinge oft noch nicht skalierbar oder effizient. Das ist normal. Wichtig ist, die Magie des Programmierens zu erleben: Wie kleine, effiziente Bausteine zusammengesetzt etwas Größeres leisten.

Dieses Denken führt heraus aus dem Tutorial-Modus hinein in die Praxis. Nicht jeder Schritt ist elegant – aber jeder Schritt ist lehrreich.

Praxisnahe Tipps für den Einstieg (und Aufstieg)

Liam reduziert seinen Rat nicht auf Tool-Listen, sondern auf Vorgehensweisen. Aus seiner Erzählung lassen sich klare, praxisnahe Leitlinien ableiten:

1) Setz dir ein Ziel, das dich wirklich interessiert

Das Ziel ist der Anker, an dem du Motivation und Lernpfad ausrichtest. Es verhindert, dass du im endlosen Content-Angebot versinkst.

Konkrete Ansatzpunkte:

• Wähle ein Thema, das dich ohnehin fasziniert (Sport, Musik, Energie, Mobilität, …).
• Formuliere eine einfache Frage oder Aufgabe: „Welche Sensorwerte ändern sich vor Ereignis X?“ oder „Wie aggregiere ich Daten so, dass sie in Dashboard Y Sinn ergeben?“

2) Verbinde Lernen früh mit Praxis

Online-Videos und Artikel sind wertvoll – aber ohne Anwendung verpufft der Effekt.

• Suche echte Datenquellen in deinem Interessengebiet.
• Verarbeite die Daten, auch wenn der erste Pipeline-Entwurf holprig ist.
• Schreibe Notizen dazu, was du verstanden hast und was dir fehlt.

3) Denk in Pipelines statt in Einzelskripten

Schon kleine Projekte profitieren davon, wiederkehrende Schritte zu standardisieren:

• Extraktion: Woher kommen die Daten, in welcher Frequenz?
• Transformation: Welche Bereinigung und Harmonisierung ist nötig?
• Laden/Nutzung: In welches Format und für wen?

4) Betone Datenqualität, Skalierbarkeit und Effizienz

Diese Trias taucht in jedem professionellen Umfeld auf:

• Datenqualität: Validiere Annahmen, erkenne Ausreißer, dokumentiere Datenherkunft.
• Skalierbarkeit: Denke darüber nach, was passiert, wenn Volumen oder Frequenz steigen.
• Effizienz: Achte auf wiederverwendbare Bausteine und sparsame Rechenwege.

5) Binde Nutzer:innen früh ein

Die Menschen, die mit den Daten arbeiten, entscheiden letztlich über den Wert deiner Lösung. Hole Feedback früh und häufig ein.

6) Such dir Umfelder, in denen du Best Practices lernst

Liam empfiehlt, eine Firma zu finden, die in Qualität investiert: Datenqualität, Coding Best Practices, systematisches Onboarding. Das hebt dich „aufs nächste Level“.

Interdisziplinarität ist keine Kür, sondern Pflicht

Wir haben aus Liams Session mitgenommen: Gute Dateningenieurarbeit entsteht in der Zusammenarbeit. Data Scientists bringen Modell- und Analysekompetenz mit. Feldexpert:innen wissen, wie die Daten „aussehen sollten“ und was sie in der Realität bedeuten. Dateningenieur:innen wiederum bauen die Brücke – mit Systemen, die verlässlich und alltagstauglich sind.

Diese Verbindung ist besonders in stärker industrialisierten Domänen spürbar, etwa in Energiesystemen und der Industrieautomation, wo Sensorik, Zeitreihen und Prozesslogik zusammenfinden. Liams Hinweis, wie viel man von Fachexpert:innen lernt, unterstreicht: Technische Exzellenz ist nur ein Teil. Domänenverständnis und Kommunikation sind ebenso wertvoll.

Entscheidungen, die Systeme prägen: Batch oder Streaming?

Die Frage „Batch oder Streaming?“ taucht bei Liam als exemplarische Architekturentscheidung auf. Es ist eine Schnittstelle, an der technische Parameter und betriebliche Anforderungen aufeinandertreffen:

• Batch kann genügen, wenn Prozesse periodisch laufen und Latenz sekundär ist.
• Streaming wird wichtig, wenn zeitnahe Reaktion, Ereignisdetektion oder kontinuierliche Überwachung im Vordergrund stehen.

Liams Punkt ist nicht, eine allgemeingültige Antwort zu geben, sondern die Denkarbeit zu betonen: Welche Form macht für diese Daten, diesen Prozess und diese Nutzer:innen Sinn? Das ist genau der Kern des Gestaltungsspielraums, den er schätzt.

Vom Interesse zur Kompetenz: Lernen in Zyklen

Ein roter Faden in Liams Weg ist das zyklische Lernen:

1. Interesse identifizieren (Sci-Fi-Ideen als Funke, HTML als kreativer Einstieg).
2. Grundkompetenzen aufbauen (Schulkurse in Python/Java, Uni-Projekte in Datenanalyse/Data Science).
3. Praxis und Feedback suchen (Softwareentwicklungserfahrung, Zusammenarbeit mit Data Scientists und Fachexpert:innen).
4. Systeme professionalisieren (Pipelines, Qualitäts- und Skalierungsaspekte, Kundeneinbindung).
5. Nächste Stufe erreichen (Coding Best Practices, Firmenumfeld mit Trainingskultur).

Diese Zyklen wiederholen sich auf jedem Level. Sie sind weniger eine lineare Leiter als eine Spirale: jede Runde bringt dich näher an robuste, nutzbare Systeme heran – und schafft Platz für mehr Verantwortung.

Konkrete Handlungsschritte für angehende Dateningenieur:innen

Basierend auf Liams Erzählung lassen sich folgende Schritte priorisieren:

• Definiere ein domänenspezifisches Lernziel: „Ich will Sensordaten aus Energiesystemen verarbeiten und in nutzbare Form bringen.“
• Sammle Daten (öffentlich, synthetisch oder aus freien Quellen) und baue eine erste simple Pipeline.
• Fokussiere dich auf Qualität: Validierungen, einfache Checks, klare Dokumentation.
• Skizziere, was passieren müsste, um die Pipeline zu skalieren (mehr Daten, höhere Frequenz, zusätzliche Nutzer:innen).
• Entscheide bewusst, ob Batch oder Streaming passt – und begründe es.
• Hole Feedback von potenziellen Anwender:innen ein (z. B. Studierende aus entsprechender Domäne, Communitys, Meetups).
• Reflektiere, was du „wegautomatisieren“ kannst: Welche wiederkehrenden Schritte lassen sich generalisieren?
• Suche Umfelder (Praktika, Jobs, Communities), in denen Best Practices aktiv gelebt und vermittelt werden.

Arbeiten mit dem, was ist – und dem, was sein soll

Liam bringt es auf eine klare Formel: Fachexpert:innen wissen, wie Daten aussehen sollten; Dateningenieur:innen sehen, wie sie tatsächlich aussehen. Dazwischen liegen Reibungen – fehlende Felder, verschiedene Einheiten, Ausfälle, Rauschen. Die Aufgabe ist nicht, die Welt den Daten anzupassen, sondern die Daten so aufzubereiten, dass die Welt mit ihnen arbeiten kann. Genau hier steckt der Wert der Disziplin.

Was wir als DevJobs.at aus der Session mitnehmen

• Karrierewege müssen nicht gradlinig sein. Wichtig ist die Kohärenz: Interessen, die sich in Kompetenzen übersetzen.
• Dateningenieurwesen ist Brückenarbeit. Es verbindet Data Science mit realen Betriebsabläufen und Nutzerbedürfnissen.
• Qualität, Skalierung und Effizienz sind keine „späten Optimierungen“, sondern Designparameter von Anfang an.
• Praxis schlägt Perfektion: Ziel definieren, Projekt bauen, Feedback holen, verbessern.
• Lernumfelder mit Trainings- und Qualitätskultur beschleunigen Wachstum – besonders über Coding Best Practices und gelebte Datenqualität.

Schluss: Der Wert des Ziels

Liams wiederholter Hinweis auf Zielorientierung ist mehr als ein Motivationsspruch. Es ist ein Organisationsprinzip, das Lernen kanalisiert, Systeme erdet und Projekte nutzbar macht. Ob bei der Entscheidung Batch vs. Streaming, der Ausgestaltung von Pipelines oder der Einbindung der Nutzer:innen: Das Ziel – wer was mit welchen Daten tun soll – liefert den Maßstab.

Wer diesen Kompass teilt, muss nicht alle Antworten kennen, um anzufangen. Es reicht, die richtige Frage zu stellen – und den ersten Baustein zu setzen. Der Rest ergibt sich, Baustein für Baustein.

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