Data Engineering: mercato
Un Data Engineer è un ingegnere che progetta l'infrastruttura per raccogliere, archiviare, trasformare e consegnare i dati: pipeline ETL ed ELT, data warehouse, streaming, orchestrazione. Lo stack di base è Python e SQL, gli orchestratori Apache Airflow o Dagster, l'elaborazione distribuita tramite Apache Spark, i flussi tramite Apache Kafka, i warehouse ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Redshift, le trasformazioni tramite dbt. Le tecnologie più richieste: sql, python, cloud, aws, azure. Il 32% delle posizioni è da remoto. I dati si aggiornano ogni giorno da 105 bacheche di offerte e 16.669 siti carriera aziendali.
Il mercato Data Engineering ha al momento 13.742 ruoli aperti, di cui 12.733 osservati di recente. Median salary $8450/mo.
Il 32% delle offerte Data Engineer è full remote; le altre sono ibride o in sede. Le banche richiedono più spesso l'ibrido per la conformità; startup e team internazionali: full remote.
⚠ stipendio noto per 1238 offerte su 13742; quota di lavoro da remoto da 11314 con modalità indicata; 12733 conteggiate come osservazioni recenti; tendenza e difficoltà di assunzione non sono mostrate
Timeline: postings and sources
How many Data Engineering postings appeared each week over 180 days, 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: 414
New sources connected: May 18 +10 · May 25 +15 · Jun 1 +17 · Jun 8 +7 · Jun 15 +8 · Jun 22 +28 · Jun 29 +77 · Jul 6 +43 · Jul 13 +25 · Jul 20 +29 · Jul 27 +12 · Aug 3 +12 · Aug 10 +7 · Aug 17 +10 · Aug 24 +8 · Aug 31 +13 · Sep 7 +8 · Sep 14 +8 · Sep 21 +6 · Sep 28 +9 · Oct 5 +7 · Oct 12 +7 · Oct 19 +18
Week = posting first-seen date, all statuses, 180 days; sources = distinct collection channels that yielded postings for the direction that week; new sources = channels that yielded their first posting for the direction that week.
Salaries over time
Median Data Engineering 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 Data Engineering 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.
Technologies over time
How the share of Data Engineering postings mentioning each of the top technologies changed.
Postings mentioning the technology, %
Share among postings with a tagged stack; the series starts on Aug 10: earlier stack tags were assigned differently. Weeks with fewer than 20 tagged postings are left blank.
Countries over time
How the share of Data Engineering 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.
Domanda e offerta osservata
| Domanda aperta | 13.742 |
| Offerta osservata | — non pubblicato |
Nelle ultime settimane la direzione Data Engineer ha prodotto un flusso costante di nuove offerte. Le oscillazioni sono normali (gli annunci si concentrano a inizio mese); guarda la tendenza complessiva, non i singoli picchi.
⚠ i candidati adatti a un'offerta non sono ancora conteggiati: sono mostrate la domanda e la banca dati osservata
Distribuzione degli stipendi
Uno su dieci guadagna meno di $3804, uno su dieci più di $16.391. Metà del mercato sta tra $5778 e $12.860. Campione: 1238.
Geografia della domanda
| paese | offerte |
|---|---|
| US | 3841 |
| PL | 1358 |
| GB | 1015 |
| IN | 951 |
| DE | 516 |
| SG | 465 |
| CA | 387 |
| RU | 259 |
| FR | 247 |
| HK | 242 |
Il leader per numero di offerte Data Engineer sono gli Stati Uniti (3841 posizioni), seguiti dai principali hub IT della CSI e dell'Europa orientale. Importante: è la distribuzione sulle nostre fonti di parsing, non una stima del mercato globale.
⚠ solo numero di offerte: lo stipendio per paese non è pubblicato
Si usa insieme a
Lo stack Data Engineer principale nel 2026 è Python, SQL, Apache Spark, Apache Airflow, Apache Kafka. La base Python + SQL è richiesta a tutti; seguono le specializzazioni: Spark (batch), Airflow (orchestrazione), Kafka (streaming).
Le coppie tecnologiche più comuni negli annunci Data Engineer: Python+SQL, Airflow+Spark, Kafka+ClickHouse, dbt+Snowflake, Spark+S3. Se stai pianificando una roadmap di studio, queste combinazioni massimizzano la copertura del mercato.
Domanda per livello
| livello | offerte |
|---|---|
| senior | 4186 |
| lead | 1000 |
| principal | 699 |
| middle | 583 |
| junior | 567 |
La crescita retributiva più forte è tra Junior e Middle (acquisendo Airflow + Spark + una piattaforma cloud).
⚠ solo lato domanda: il livello della banca dati osservata è ignoto per la maggior parte
Datori di lavoro
La domanda è distribuita tra 5817 datori di lavoro. Il maggiore ne concentra il 1.9%, i primi dieci il 6.4%; il restante 93.6% è coda lunga.
| quota | valore |
|---|---|
| top-1 | 1.9% |
| top-3 | 3.2% |
| top-10 | 6.4% |
| coda lunga | 93.6% |
The companies hiring Data Engineers most actively right now are large banks, marketplaces, search engines, and international data startups.
⚠ i nomi non sono mostrati: il classificatore non distingue ancora le agenzie di selezione dai datori di lavoro finali
Dove Zorky vede questo mercato
Osservato su 202 fonti; la maggiore ne concentra il 17.8%: questo mercato non dipende da un solo canale.
Le offerte Data Engineer compaiono nella maggior parte delle fonti principali: i parser web (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it) forniscono il grosso del volume. I canali Telegram aggiungono un flusso esclusivo: startup di dati, posizioni specializzate in ClickHouse, offerte da remoto per gli USA.
Posizioni recenti
- GTM Operations Analyst – Analytics & Automation
- Data Architect (with German) · PL
- Аналитик данных / Risk Data Scientist (Кредитный риск) · RU
- Phantom · RU
- Software Engineer · US · $12.195
- C++ Market Data Engineer (USA) · US
- Business Analytics Specialist, Temporary · CA
- Senior Data Engineer (6 Months Fixed Term Contract) · IN
Le ultime offerte Data Engineer aperte: le 10 posizioni più recenti con una qualità della descrizione adeguata. L'elenco completo è nel nostro CRM o tramite il link «vedi tutte» qui sotto.
Mercati adiacenti
Il Data Engineer è una delle specializzazioni IT più pagate per mediana. Clicca sulla barra di qualsiasi direzione per confrontare nel dettaglio retribuzioni, stack e dinamiche.
⚠ i mercati adiacenti per il confronto non sono ancora definiti
Come si misura
- Posizione
- un'offerta aperta che ha superato il controllo di qualità e indica almeno due tecnologie
- Candidato osservato
- un candidato il cui stack contiene questa tecnologia; un dato aggregato: nessun singolo record esce dal perimetro
- Candidato abbinabile
- non ancora conteggiato
- Finestra
- offerte aperte nel momento in cui è stato creato lo snapshot
Sui dati
- Alcuni dettagli sono nascosti: la loro copertura di dati non è ancora sufficiente.
- Le statistiche vengono mostrate solo dove il campione supera un controllo di qualità.
- L'assenza di un blocco non significa che il valore sia zero.
Dettagli attualmente nascosti: 8.
Dati al 2026-10-27
Specializzazioni
La Data Engineering si divide in sottospecializzazioni: Data Engineer classico (ETL + warehouse), Big Data Engineer (Spark/Hadoop), Data Platform Engineer (infrastruttura), DBA (amministrazione dei database), Data Warehouse engineer (Snowflake/BigQuery), Streaming Engineer (Kafka). Ogni nicchia ha la sua fascia retributiva e i suoi strumenti: clicca su una scheda per i dettagli.
Domande frequenti
Le domande più frequenti sul mercato Data Engineer: stipendi per livello, stack (Spark vs Airflow vs Kafka), remoto, confronto con Data Scientist e Analyst, da dove iniziare la carriera. Le risposte si ricalcolano automaticamente dai dati attuali.
Quale stack viene richiesto più spesso per Data Engineer?
Le 5 tecnologie principali negli annunci per Data Engineer nella CSI e in Europa: sql, python, cloud, aws, azure. Competenze di base richieste: Python (avanzato) e SQL (window function, ottimizzazione). L'orchestratore principale è Apache Airflow (lo standard del settore) o Dagster nei team più nuovi. Per l'elaborazione distribuita: Apache Spark (PySpark) o Flink. Streaming: Apache Kafka. Warehouse: ClickHouse (popolare nella Federazione Russa), Snowflake, BigQuery, Redshift. Trasformazioni: dbt (una tendenza in crescita). Una piattaforma cloud tra AWS, GCP o Azure è richiesta a livello Senior. Docker, Kubernetes, Git, CI/CD sono competenze trasversali.
Chi guadagna di più: uno specialista Spark, Airflow o Kafka?
Molto probabilmente uno specialista con esperienza in TUTTI e tre: di solito non se ne sceglie uno. I Data Engineer più preziosi sul mercato lavorano con Spark (elaborazione batch di grandi volumi), Airflow (orchestrazione delle pipeline), Kafka (flussi in tempo reale). Gli specialisti ClickHouse sono particolarmente apprezzati nei team della Federazione Russa.
I Data Engineer possono lavorare da remoto?
In parte: il 32% delle offerte Data Engineer è completamente da remoto. Meno di Backend o Frontend, perché banche e fintech spesso richiedono ibrido o in sede per la compliance sul lavoro con dati personali e di pagamento: serve la presenza fisica in un perimetro protetto. Marketplace: più spesso ibrido. Team di prodotto internazionali: quasi sempre da remoto. Startup e team agili: il completamente da remoto è lo standard. La paga da remoto è spesso più alta grazie al bacino internazionale di candidati. Le offerte Junior da remoto sono poche: imparare su dati reali è difficile senza mentoring in ufficio.
Che differenza c'è tra un Data Engineer e Data Scientist e Data Analyst?
A Data Engineer builds the infrastructure: ETL pipelines, warehouses, data streams. The goal is to make data collected, clean, and available at the right moment. Stack: Python, SQL, Spark, Airflow, Kafka. A Data Scientist analyses data and builds models: statistics, ML, A/B tests. Stack: Python, scikit-learn, PyTorch, Jupyter. A Data Analyst answers business questions through dashboards and reports. Stack: SQL, Excel, Tableau, Power BI, Looker. Career flow: often Analyst → Data Engineer, or Analyst → Data Scientist via 1–2 years of reskilling.
Quante offerte Data Engineer sono aperte in CSI ed Europa?
As of the latest data refresh, the Zorky sample contains 16753 active open Data Engineer positions across CIS and Eastern Europe. These are postings published in the last 90 days — companies actually hiring. Geography is distributed; the leaders are US, PL, GB. Data is collected from 105 job boards and 16 669 company career sites: vacancy Telegram channels (an exclusive stream, especially for data startups), specialised job sites (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it, Pracuj.pl), and career pages of major fintech and marketplaces. Duplicates are filtered by description and URL. Seasonality: hiring usually peaks in February–March and September–October.
Dove guadagnano di più i Data Engineer: in Russia o in Europa?
Il fattore principale del divario è la valuta del contratto e il tipo di azienda. Le banche russe locali con contratti in rubli hanno colmato in 2 anni il divario con il mercato polacco per i Senior. La Georgia attira molti trasferiti che lavorano da remoto.
Quali competenze servono a un Senior Data Engineer?
Un Senior Data Engineer padroneggia l'intero stack dell'infrastruttura dati. Base: Python (avanzato, async, ottimizzazione), SQL (window function, ottimizzazione, lettura dei piani), un cloud (AWS S3/EMR, GCP BigQuery/Dataflow, Azure Data Lake). Orchestrazione: Apache Airflow o Dagster (DAG, sensor, operatori personalizzati). Elaborazione distribuita: Apache Spark (PySpark, ottimizzazione, Catalyst). Streaming: Apache Kafka (producer, consumer, connettori). Warehouse: uno tra Snowflake, BigQuery, ClickHouse, Redshift. Trasformazioni: dbt. Pattern architetturali: lambda/kappa, data mesh, data lakehouse, slowly changing dimensions. Trasversali: Docker, Kubernetes, osservabilità (Datadog, Prometheus), CI/CD.
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