BigQuery: Markt
BigQuery ist das serverlose Data Warehouse von GCP: SQL über Terabytes ohne Clusterverwaltung, Abrechnung pro Abfrage, integrierte BI Engine und BigQuery ML. Wir verfolgen 2.292 offene Stellen mit BigQuery, 2.123 davon frisch. Es ist eines der wichtigsten Warehouses für Produktanalyse: App-Events, Marketingdaten und Data Marts für Dashboards. Der Großteil der Nachfrage kommt aus Data-, Analytics-Engineer- und ML/AI-Rollen. Am häufigsten taucht es neben SQL, Python und GCP auf. 39% der Anzeigen erlauben vollständige Remote-Arbeit. Unten ein Live-Ausschnitt der BigQuery-Nachfrage.
Der Markt für BigQuery hat derzeit 2.292 offene Rollen, davon 2.123 frisch beobachtet. Median salary $9.375/mo. Observed candidate pool — 113.
39% der Anzeigen für BigQuery erlauben vollständig Remote-Arbeit; der Anteil berücksichtigt nur Anzeigen mit angegebenem Arbeitsformat.
⚠ Gehalt bekannt bei 240 von 2292 Stellen; Remote-Anteil aus 1973 mit angegebenem Arbeitsformat; 2123 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt
Timeline: postings and sources
How many BigQuery postings appeared each week since Aug 10, and from how many sources. The second line separates market growth from coverage growth: a jump in the week new sources were connected means we started seeing more, not that the market grew.
New postings and active sources per week
Sources over the period: 100
New sources connected: Aug 17 +10 · Aug 24 +9 · Aug 31 +7 · Sep 7 +3 · Sep 14 +8 · Sep 21 +22 · Sep 28 +3 · Oct 5 +4 · Oct 12 +6 · Oct 19 +11
Week = posting first-seen date, all statuses. A posting belongs to the technology by its stack tag; the series starts on 10 Aug 2026 — earlier tags were assigned differently and are not comparable. Sources are distinct collection channels; their names are not published.
Salaries over time
Median BigQuery salary per week, USD per month.
Median salary, USD per month
Only postings with a USD salary and a known period (month or year), $500–$50,000 per month. Weeks with fewer than 10 such postings are left blank — that means no data, not zero.
Remote work over time
Share of BigQuery postings offering fully remote work, per week.
Remote postings, %
The share is among postings that state a format (remote, hybrid, office). Weeks with fewer than 10 such postings are left blank.
Countries over time
How the share of BigQuery postings in each of the top countries changed, per week.
Postings in the country, %
Share among postings with a known country; the chart shows the five countries with the most postings over six months. Weeks with fewer than 20 postings with a known country are left blank. A rising share can mean a newly connected source in that country rather than market growth.
Nachfrage und beobachtetes Angebot
| Offene Nachfrage | 2.292 |
| Beobachtetes Angebot | 113 |
⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool
Gehaltsverteilung
Jeder Zehnte verdient unter $4.583, jeder Zehnte über $16.666. Die Hälfte des Markts liegt zwischen $6.000 und $13.541. Stichprobe: 240.
Das Histogramm der Gehaltsspannen für BigQuery postings berücksichtigt nur Anzeigen mit ausdrücklich angegebener Vergütungsspanne; der Median wird über dieselbe Stichprobe berechnet.
Geografie der Nachfrage
| Land | Stellen |
|---|---|
| US | 539 |
| PL | 487 |
| GB | 115 |
| IN | 111 |
| DE | 81 |
| CA | 57 |
| ES | 41 |
| BR | 35 |
| UA | 30 |
| FR | 23 |
Die meisten Stellen für BigQuery gibt es in den USA (539 Positionen).
⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht
Wird zusammen verwendet mit
BigQuery erscheint am häufigsten neben SQL, Python und GCP. dbt unter den Nachbarn signalisiert Analytics Engineering auf Basis des Warehouses.
Rollen, die sie nutzen
| Rolle | Stellen |
|---|---|
| Daten | 933 |
| Analytics Engineer | 212 |
| ML/AI | 197 |
| DevOps | 135 |
| Fullstack | 134 |
| Backend | 112 |
| Architekt | 82 |
| Produkt | 75 |
| AI Engineer | 61 |
| Platform Engineer | 41 |
⚠ die Kategorien `Other` und `IT` sind als Nicht-Rollen ausgeschlossen
Nachfrage nach Level
| Level | Stellen |
|---|---|
| senior | 907 |
| middle | 188 |
| Principal | 149 |
| lead | 140 |
| junior | 57 |
Auf Senior und höher entfallen etwa 83% der 1.441 Anzeigen für BigQuery mit angegebener Stufe.
⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt
Arbeitgeber
Die Nachfrage verteilt sich auf 1.071 Arbeitgeber. Der größte steht für 1.6 %, die Top Ten für 8.5 %; die übrigen 91.5 % sind Long Tail.
| Anteil | Wert |
|---|---|
| Top-1 | 1.6% |
| Top-3 | 3.6% |
| Top-10 | 8.5% |
| Long Tail | 91.5% |
⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden
Wo Zorky diesen Markt sieht
Beobachtet in 65 Quellen; die größte steht für 24.3 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.
Anzeigen für BigQuery kommen überwiegend aus ATS & Karriereseiten sowie Jobbörsen & Aggregatoren.
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Benachbarte Märkte
⚠ angrenzende Märkte zum Vergleich sind noch nicht definiert
So wird gemessen
- Stelle
- eine offene Stelle, die das Qualitäts-Gate passiert hat und mindestens zwei Technologien nennt
- Beobachteter Kandidat
- ein Kandidat, dessen Stack diese Technologie enthält; ein Aggregat — kein einziger Datensatz verlässt den Perimeter
- Matchbarer Kandidat
- noch nicht gezählt
- Fenster
- Stellen, die zum Zeitpunkt der Erstellung des Snapshots offen waren
Über die Daten
- Einige Aufschlüsselungen sind ausgeblendet: Die Datenabdeckung reicht noch nicht aus.
- Statistiken erscheinen nur, wo die Stichprobe eine Qualitätsschwelle passiert.
- Ein fehlender Block bedeutet nicht den Wert null.
Derzeit ausgeblendete Aufschlüsselungen: 7.
Datenstand 2026-10-29
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zum Markt für BigQuery — kurze Antworten aus demselben Datenausschnitt.
Welche Rollen brauchen BigQuery?
Data und Analytics Engineers — für Modelle und Pipelines, Produkt- und Marketinganalysten — für Abfragen und Berichte, ML Engineers — für die Aufbereitung von Features.
Was ist bei BigQuery über SQL hinaus wichtig?
Partitionierung und Clustering von Tabellen (sie bestimmen die Abfragekosten), verschachtelte und wiederholte Felder, Minimierung der gescannten Bytes, Zugriffskontrolle, Batch-Laden und Streaming.
Wie groß ist der Markt für BigQuery?
Der Ausschnitt erfasst 2.292 offene BigQuery-Stellen; die Fähigkeit tritt fast immer zusammen mit SQL, Python und dbt auf.