Data Engineer Gehalt Deutschland 2026: Kompletter Report
Was verdienst du als Data Engineer in Deutschland 2026? Die Antwort hängt von deutlich mehr ab als nur Berufserfahrung. Dein Tech-Stack, dein Standort und deine Branche entscheiden, ob du bei 45.000 EUR oder bei 130.000 EUR brutto jährlich landest. Dieser umfassende Gehaltsreport liefert dir belastbare Gehaltsbandbreiten auf Basis aktueller Marktdaten — aufgeschlüsselt nach Junior, Mid-Level, Senior und Lead. Du erfährst, warum Kenntnisse in Spark, dbt oder Snowflake im Stack einen Gehaltsaufschlag von 10 bis 20 Prozent bedeuten können, welche deutschen Städte am meisten zahlen und wie sich dein Data-Engineer-Gehalt von dem einer Data Scientist oder Data Analyst unterscheidet. Dazu bekommst du konkrete Freelance-Tagessätze von 450 bis 1.200 EUR pro Tag und einen realistischen Karrierepfad vom Junior zum Lead. Keine generischen Durchschnittswerte von Gehaltsportalen, sondern differenzierte Markteinblicke direkt aus der täglichen Data-Recruiting-Praxis von Nova Search — mit Melina Hansens Spezialisierung auf Data-Rollen und dem Zugang zu einem Netzwerk von über 8.000 IT- und Tech-Professionals in der DACH-Region.
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Data Engineers verdienen 2026 in Deutschland zwischen 45.000 EUR (Junior) und 130.000 EUR (Lead/Principal) — der Median liegt bei rund 75.000 EUR brutto jährlich.
Dein Tech-Stack ist ein Gehaltstreiber: Spark, dbt, Snowflake und Kafka bringen 10 bis 20 Prozent Aufschlag gegenüber reinem SQL und Python.
München zahlt am besten (8 bis 12 Prozent über Bundesdurchschnitt), gefolgt von Berlin — aber Remote-Arbeit aus günstigeren Regionen kann dein Netto-Ergebnis verbessern.
Data Engineering gehört 2026 zu den am stärksten nachgefragten IT-Rollen in Deutschland — und trotzdem fehlen vielen Kandidat:innen belastbare Gehaltsdaten für Verhandlungen oder Jobwechsel-Entscheidungen. Generische Gehaltsportale aggregieren veraltete Selbstauskünfte und differenzieren nicht zwischen einem Data Engineer mit reinem SQL und einem mit Spark, dbt und Snowflake im Stack. Dabei kann genau dieser Unterschied fünfstellige Beträge ausmachen.
Dieser Report schließt die Lücke. Auf Basis der täglichen Recruiting-Praxis bei Nova Search — insbesondere durch Melina Hansens Spezialisierung auf Data-Rollen — liefern wir dir differenzierte Gehaltsbandbreiten nach Erfahrung, Tech-Stack, Standort und Branche. Dazu vergleichen wir Data Engineer mit Data Scientist und Data Analyst, geben dir konkrete Freelance-Tagessätze und zeigen den realistischen Karrierepfad vom Junior zum Lead. Fakten statt Floskeln — damit du weißt, was du wert bist.
Data Engineering in Deutschland 2026 — Marktlage und Nachfrage
Der Arbeitsmarkt für Data Engineers in Deutschland ist 2026 so angespannt wie nie zuvor. Die fortschreitende Digitalisierung, der Aufbau moderner Dateninfrastrukturen und die wachsende Bedeutung von KI-Anwendungen treiben die Nachfrage auf Rekordniveau. Auf eine offene Data-Engineer-Stelle kommen durchschnittlich weniger als drei qualifizierte Bewerbungen — ein klarer Kandidat:innenmarkt.
Was das für dich bedeutet: Du hast eine außergewöhnlich starke Verhandlungsposition. Unternehmen konkurrieren um Talente, und wer die richtigen Skills mitbringt, kann sich die Rolle und die Konditionen weitgehend aussuchen. Besonders gefragt sind Kenntnisse in modernen Data-Stack-Technologien wie Apache Spark, dbt, Snowflake, Databricks, Apache Airflow und Apache Kafka.
Die Nachfrage verteilt sich dabei nicht gleichmäßig. Konzerne und FinTechs rekrutieren mit starken Employer Brands und hohen Budgets, während der Mittelstand mit 200 bis 5.000 Mitarbeitenden um Sichtbarkeit kämpft. Für dich heißt das: Auch jenseits der großen Namen gibt es attraktive Positionen — oft mit mehr Gestaltungsspielraum und flacheren Hierarchien.
Die Gehaltsentwicklung für Data Engineers hat in den vergangenen drei Jahren die allgemeine IT-Gehaltsentwicklung deutlich übertroffen. Melina Hansen, Data-Recruiting-Spezialistin bei Nova Search, beobachtet: Die größten Gehaltssprünge entstehen derzeit bei Kandidat:innen, die Cloud-native Architekturen mit Tools wie dbt und Snowflake beherrschen. Im Folgenden schlüsseln wir auf, was du 2026 je nach Erfahrung, Stack, Standort und Branche erwarten kannst.
Data Engineer Gehalt nach Erfahrungsstufe — Junior, Mid-Level, Senior
Die Berufserfahrung ist der wichtigste einzelne Einflussfaktor auf dein Data-Engineer-Gehalt. Die folgenden Bandbreiten basieren auf aktuellen Marktdaten und geben dir eine realistische Orientierung für Gehaltsverhandlungen.
Junior Data Engineer (0 bis 2 Jahre): 45.000 bis 60.000 EUR
Als Berufseinsteiger:in bewegst du dich in dieser Bandbreite. Entscheidend sind solide Grundkenntnisse in Datenmodellierung, SQL und Python. Wer bereits Erfahrung mit einer Cloud-Plattform mitbringt, liegt am oberen Ende.
Mid-Level Data Engineer (3 bis 5 Jahre): 60.000 bis 80.000 EUR
Jetzt wird der Tech-Stack zum Gehaltstreiber. Erfahrung mit Spark, Airflow oder Cloud-nativen Data-Services zahlt sich spürbar aus. Auch erste Architekturentscheidungen und eigenständige Projektführung bringen dich an die obere Bandbreite.
Senior Data Engineer (5+ Jahre): 80.000 bis 105.000 EUR
Seniors designen Architekturen, treffen technische Entscheidungen und mentoren Junior-Kolleg:innen. Spezialisierungen in Real-Time-Datenverarbeitung oder Cloud-Migration treiben das Gehalt an die obere Grenze oder darüber.
Lead oder Principal Data Engineer: 100.000 bis 130.000 EUR
In dieser Rolle verantwortest du die gesamte Datenarchitektur und führst Teams. In FinTechs und Konzernen sind auch Gehälter über 130.000 EUR möglich, besonders mit Equity-Komponenten. Berechne deinen individuellen Marktwert mit dem Nova Search Gehaltsrechner.
Wie dein Tech-Stack dein Gehalt beeinflusst — Python, Spark, dbt, Snowflake und Co.
Dein Standort hat nach wie vor einen messbaren Einfluss auf das Gehalt — auch wenn Remote-Arbeit die Unterschiede etwas eingeebnet hat. Hier die Einordnung der wichtigsten deutschen Metropolen:
München führt das Ranking an. Der Median für Data Engineers liegt 8 bis 12 Prozent über dem Bundesdurchschnitt. Treiber sind die Präsenz von Automotive-Konzernen, Versicherungen und das wachsende FinTech-Ökosystem. Die hohen Lebenshaltungskosten relativieren den Vorteil teilweise.
Berlin hat sich als Tech-Hub etabliert und folgt dicht hinter München. Die Startup- und Scale-up-Szene sorgt für wettbewerbsfähige Gehälter, oft ergänzt durch Equity-Pakete. Mid-Level Data Engineers verdienen in Berlin 5 bis 8 Prozent über dem Bundesdurchschnitt.
Hamburg liegt im soliden Mittelfeld. Die Hansestadt bietet attraktive Gehälter bei niedrigeren Lebenshaltungskosten als München. Starke Branchen sind E-Commerce, Logistik und der wachsende FinTech-Sektor. Die Gehälter liegen auf Bundesdurchschnittsniveau oder leicht darüber.
Frankfurt profitiert von der Finanzbranche. Banken, Versicherungen und regulierte FinTechs zahlen Data Engineers überdurchschnittlich — besonders bei Erfahrung mit regulatorischen Datenanforderungen. Das Niveau liegt ähnlich wie Hamburg, mit Ausreißern nach oben im Finanzsektor.
Wichtig zu wissen: Unternehmen mit standortunabhängigen Gehaltsmodellen werden mehr, sind aber noch in der Minderheit. Wenn du remote aus einer günstigeren Region arbeitest, kann dein Netto-Ergebnis besser ausfallen als das nominale Gehalt in München vermuten lässt. Schau dir aktuelle Data-Engineering-Positionen an, um die Bandbreite in deiner Region zu sehen.
Gehaltsvergleich nach Standort — München, Berlin, Hamburg, Frankfurt
Dein Standort hat nach wie vor einen messbaren Einfluss auf das Gehalt — auch wenn Remote-Arbeit die Unterschiede etwas eingeebnet hat. Hier die Einordnung der wichtigsten deutschen Metropolen:
München führt das Ranking an. Der Median für Data Engineers liegt 8 bis 12 Prozent über dem Bundesdurchschnitt. Treiber sind die Präsenz von Automotive-Konzernen, Versicherungen und das wachsende FinTech-Ökosystem. Die hohen Lebenshaltungskosten relativieren den Vorteil teilweise.
Berlin hat sich als Tech-Hub etabliert und folgt dicht hinter München. Die Startup- und Scale-up-Szene sorgt für wettbewerbsfähige Gehälter, oft ergänzt durch Equity-Pakete. Mid-Level Data Engineers verdienen in Berlin 5 bis 8 Prozent über dem Bundesdurchschnitt.
Hamburg liegt im soliden Mittelfeld. Die Hansestadt bietet attraktive Gehälter bei niedrigeren Lebenshaltungskosten als München. Starke Branchen sind E-Commerce, Logistik und der wachsende FinTech-Sektor. Die Gehälter liegen auf Bundesdurchschnittsniveau oder leicht darüber.
Frankfurt profitiert von der Finanzbranche. Banken, Versicherungen und regulierte FinTechs zahlen Data Engineers überdurchschnittlich — besonders bei Erfahrung mit regulatorischen Datenanforderungen. Das Niveau liegt ähnlich wie Hamburg, mit Ausreißern nach oben im Finanzsektor.
Wichtig zu wissen: Unternehmen mit standortunabhängigen Gehaltsmodellen werden mehr, sind aber noch in der Minderheit. Wenn du remote aus einer günstigeren Region arbeitest, kann dein Netto-Ergebnis besser ausfallen als das nominale Gehalt in München vermuten lässt. Schau dir aktuelle Data-Engineering-Positionen an, um die Bandbreite in deiner Region zu sehen.
Data Engineer vs. Data Scientist vs. Data Analyst — Gehaltsunterschiede erklärt
Die drei Rollen werden häufig verwechselt — dabei unterscheiden sie sich nicht nur in den Aufgaben, sondern auch erheblich im Gehalt. Eine klare Abgrenzung hilft dir, deinen Marktwert realistisch einzuschätzen und bei einem Rollenwechsel die finanziellen Konsequenzen zu verstehen.
Data Engineer vs. Data Scientist: Auf Senior-Level sind die Gehälter inzwischen vergleichbar — Data Engineers bei 80.000 bis 105.000 EUR, Data Scientists bei 85.000 bis 115.000 EUR. Der entscheidende Unterschied: Data Engineers haben aktuell die bessere Verhandlungsposition. Die Nachfrage übersteigt das Angebot noch stärker als bei Data Scientists, was sich in schnelleren Einstellungsprozessen und höherer Bereitschaft zu Gehaltsflexibilität bei Unternehmen niederschlägt.
Data Engineer vs. Data Analyst: Hier ist der Gehaltsunterschied deutlich. Data Analysts verdienen im Schnitt 15 bis 25 Prozent weniger als Data Engineers auf vergleichbarer Erfahrungsstufe. Ein:e Mid-Level Data Analyst liegt typischerweise bei 45.000 bis 60.000 EUR, während Mid-Level Data Engineers 60.000 bis 80.000 EUR erreichen. Der Grund: Data Engineering erfordert tiefere technische Fähigkeiten in Programmierung, Cloud-Infrastruktur und Systemarchitektur.
Wenn du einen Rollenwechsel von Data Analyst zu Data Engineer erwägst, lohnt sich die Investition in technische Weiterbildung finanziell. Python-Kenntnisse ausbauen, Cloud-Plattformen kennenlernen und erste Pipeline-Projekte umsetzen — das sind die Schritte, die den Gehaltssprung ermöglichen. Einen detaillierten Vergleich für Data Scientists findest du in unserem Data Scientist Gehalt DACH 2026 Report.
Branchenunterschiede — Wo Data Engineers am meisten verdienen
Die Branche hat einen erheblichen Einfluss auf dein Gehalt — der Unterschied zwischen dem bestbezahlten und dem schwächsten Sektor kann auf Senior-Level 20.000 EUR und mehr betragen.
FinTech und Finanzdienstleistungen stehen an der Spitze. Dateninfrastruktur ist hier geschäftskritisch: Echtzeit-Datenverarbeitung, Regulatory Reporting und ML-Pipelines erfordern hochspezialisierte Data Engineers. Senior-Gehälter von 95.000 bis 115.000 EUR sind keine Seltenheit.
Automotive und Mobility liegen ebenfalls an der Spitze, getrieben durch autonomes Fahren, Connected Cars und datengetriebene Geschäftsmodelle. OEMs und Zulieferer investieren massiv in Data-Teams und zahlen entsprechend.
Pharma und Life Sciences zeigen steigende Nachfrage durch die Digitalisierung klinischer Studien und personalisierte Medizin. Die Gehälter liegen leicht über dem Branchendurchschnitt, und die Arbeitsplatzsicherheit ist überdurchschnittlich.
E-Commerce und Retail Tech bieten starke Nachfrage, wobei die Gehälter stark zwischen etablierten Unternehmen und Startups variieren. Der Blick auf das Gesamtpaket inklusive Benefits und Equity lohnt sich.
Beratung und IT-Dienstleistungen liegen im Mittelfeld. Beratungshäuser bieten solide Gehälter, aber die höchsten Pakete findest du in der Regel bei Endkunden. Dafür bieten Beratungen oft eine breitere technologische Erfahrung in kürzerer Zeit.
Die Erkenntnis: Wenn Gehalt dein primärer Treiber ist, lohnt der Blick auf FinTech und Automotive. Wenn Gestaltungsspielraum und Impact wichtiger sind, können Mittelstandsunternehmen trotz niedrigerer Grundgehälter die bessere Wahl sein.
Freelance-Tagessätze für Data Engineers 2026
Freelancing als Data Engineer ist 2026 eine ernstzunehmende Alternative zur Festanstellung — und finanziell oft die attraktivere Option, zumindest auf dem Papier. Die Tagessätze sind weiter gestiegen, getrieben durch den Fachkräftemangel und die wachsende Bereitschaft von Unternehmen, externe Expert:innen für Datenprojekte einzusetzen.
Die aktuellen Bandbreiten für Freelance-Tagessätze:
Junior Freelance Data Engineer (0 bis 2 Jahre): 450 bis 600 EUR pro Tag — Einstiegssätze für Freelancer:innen mit soliden Grundkenntnissen in Python, SQL und einer Cloud-Plattform.
Mid-Level Freelance Data Engineer (3 bis 5 Jahre): 600 bis 800 EUR pro Tag — Eigenständige Projektarbeit, Erfahrung mit mehreren Technologien und die Fähigkeit, bestehende Architekturen zu erweitern.
Senior Freelance Data Engineer (5+ Jahre): 800 bis 1.000 EUR pro Tag — Architekturentscheidungen, Cloud-Migrationen, komplexe Pipeline-Designs und Teamführung.
Spezialisiert (Real-Time, Cloud-Architekt:in): bis 1.200 EUR pro Tag — Nischenkenntnisse in Kafka-Streaming, Multi-Cloud-Architekturen oder regulierten Umgebungen rechtfertigen Spitzensätze.
Beachte: Die Tagessätze klingen verlockend, aber du musst Sozialversicherung, Krankenversicherung, Akquisezeiten, Ausfallzeiten und fehlende bezahlte Urlaubstage einkalkulieren. Als Faustregel: Dein Tagessatz sollte mindestens 30 bis 40 Prozent über dem umgerechneten Festanstellungs-Tagessatz liegen, damit sich Freelancing finanziell lohnt.
Du willst wissen, ob Freelancing oder Festanstellung für dich mehr bringt? Berechne deinen Marktwert mit dem Gehaltsrechner — für beide Modelle.
Karrierepfad und Gehaltsentwicklung — Vom Junior zum Lead Data Engineer
Data Engineering bietet einen klaren Karrierepfad mit messbarer Gehaltsentwicklung. Wer strategisch vorgeht, kann innerhalb von acht bis zehn Jahren sein Gehalt verdoppeln oder verdreifachen.
Phase 1 — Junior (0 bis 2 Jahre): Der Einstieg konzentriert sich auf die Grundlagen: Datenmodellierung, SQL, Python und erste Erfahrungen mit ETL-Prozessen. Gehalt: 45.000 bis 60.000 EUR. In dieser Phase ist der Lerneffekt wichtiger als die Gehaltsoptimierung — wähle ein Unternehmen, das dir moderne Technologien bietet.
Phase 2 — Mid-Level (3 bis 5 Jahre): Du arbeitest eigenständig, übernimmst Verantwortung für Teilprojekte und baust deinen Tech-Stack gezielt aus. Gehalt: 60.000 bis 80.000 EUR. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt für eine Spezialisierung — Streaming, Cloud-Architektur oder Analytics Engineering mit dbt.
Phase 3 — Senior (5 bis 8 Jahre): Du triffst Architekturentscheidungen, mentorst Junior-Kolleg:innen und bist die technische Referenzperson. Gehalt: 80.000 bis 105.000 EUR. Viele Data Engineers entscheiden sich hier zwischen Vertiefung als Individual Contributor oder Wechsel in eine Führungsrolle.
Phase 4 — Lead oder Principal (8+ Jahre): Du verantwortest die gesamte Datenstrategie und führst Teams. Gehalt: 100.000 bis 130.000 EUR, in FinTechs und Konzernen auch darüber. Hier kommt es weniger auf einzelne Tools an als auf strategisches Denken und die Fähigkeit, Datenarchitekturen zu skalieren.
Der größte Gehaltssprung liegt zwischen Mid-Level und Senior — wenn Cloud-Architekturkompetenz dazukommt. Schau dir aktuelle Data-Engineering-Positionen an, um zu sehen, welche Rollen zu deiner aktuellen Phase passen.
Gehalt verhandeln als Data Engineer — Praktische Tipps
Du kennst jetzt die Zahlen — aber wie setzt du sie in der Verhandlung ein? Hier sind Strategien, die in der Praxis funktionieren:
1. Kenne deinen Marktwert genau. Bevor du verhandelst, solltest du wissen, wo du im Markt stehst. Nutze diesen Report als Grundlage und ergänze mit dem Gehaltsrechner für eine individuelle Einschätzung. Nenne in der Verhandlung eine konkrete Bandbreite statt einer einzelnen Zahl.
2. Argumentiere über Wertbeitrag, nicht über Bedarf. Bereite konkrete Beispiele vor: Pipeline-Optimierungen, die Kosten gespart haben, Migrationen, die du verantwortet hast, oder Data-Quality-Verbesserungen mit messbarem Business-Impact.
3. Verhandle das Gesamtpaket. Gehalt ist wichtig, aber nicht alles. Remote-Tage, Weiterbildungsbudget, Konferenzbesuche, Hardware-Ausstattung und flexible Arbeitszeiten haben realen Wert. Besonders im Mittelstand gibt es hier oft mehr Spielraum als beim Grundgehalt.
4. Timing ist entscheidend. Die beste Verhandlungsposition hast du mit einem konkreten Angebot — idealerweise mehr als einem. Der Arbeitsmarkt für Data Engineers gibt dir diese Möglichkeit.
5. Nutze den Tech-Stack als Hebel. Wenn du Spark, dbt, Snowflake oder Kafka beherrschst und das Unternehmen genau diese Skills braucht, ist das ein konkreter Verhandlungsvorteil. Benenne ihn explizit und verweise auf das marktübliche Tech-Stack-Premium.
Du willst wissen, was für dich persönlich drin ist? Sprich mit Melina Hansen und dem Data-Team von Nova Search — vertraulich und unverbindlich. Als spezialisierte Data-Recruiter:innen kennen wir die aktuellen Marktpreise und geben dir eine ehrliche Einschätzung.
FAQ — Häufige Fragen zum Data Engineer Gehalt
Die folgenden Fragen erreichen uns regelmäßig in Gesprächen mit Data Engineers. Hier die Antworten — kompakt und auf den Punkt.
Wie viel verdient ein:e Data Engineer in Deutschland?
Das Gehalt liegt 2026 zwischen 45.000 EUR (Junior) und 130.000 EUR (Lead/Principal). Der Median über alle Erfahrungsstufen liegt bei etwa 72.000 bis 78.000 EUR brutto jährlich.
Verdient ein:e Data Engineer mehr als ein:e Data Scientist?
Auf Senior-Level sind die Gehälter vergleichbar. Data Engineers haben aktuell eine leicht bessere Verhandlungsposition durch höhere Marktnachfrage. Data Analysts verdienen im Schnitt 15 bis 25 Prozent weniger als Data Engineers.
Lohnt sich eine Cloud-Zertifizierung finanziell?
Ja — AWS, GCP und Azure Data Engineering Zertifizierungen bringen 5 bis 10 Prozent Gehaltsvorteil, weil sie nachweisbare Kompetenz signalisieren.
Welche Branche zahlt am besten?
FinTech und Automotive führen das Ranking an, gefolgt von Pharma. Der Branchenunterschied kann auf Senior-Level 20.000 EUR und mehr betragen.
Wie schnell steigt das Gehalt?
Die steilste Kurve liegt in den ersten fünf bis acht Jahren: vom Junior-Einstieg bei rund 50.000 EUR zum Senior-Level bei 80.000 bis 105.000 EUR. Als Lead oder Principal nach 8+ Jahren erreichst du 100.000 bis 130.000 EUR.
Noch Fragen? Sprich mit dem Data-Recruiting-Team — wir beraten dich gerne persönlich.
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FAQ
Wie viel verdient ein Junior Data Engineer in Deutschland?
Ein:e Junior Data Engineer mit 0 bis 2 Jahren Erfahrung verdient 2026 in Deutschland zwischen 45.000 und 60.000 EUR brutto jährlich. Mit Cloud-Plattform-Kenntnissen (AWS, GCP oder Azure) zusätzlich zu Python und SQL liegt das Gehalt am oberen Ende der Bandbreite.
In welcher Stadt verdienen Data Engineers am meisten?
München führt mit 8 bis 12 Prozent über dem Bundesdurchschnitt, gefolgt von Berlin mit 5 bis 8 Prozent. Hamburg und Frankfurt liegen im Mittelfeld. Die niedrigeren Lebenshaltungskosten in Hamburg gleichen den nominalen Vorsprung Münchens teilweise aus.
Lohnt sich eine Cloud-Zertifizierung für Data Engineers?
Ja — AWS Certified Data Analytics, GCP Professional Data Engineer oder Azure Data Engineer Associate bringen 5 bis 10 Prozent Gehaltsvorteil. Der Effekt entsteht durch die nachweisbare Cloud-Kompetenz, die Unternehmen dringend suchen.
Ist Freelancing als Data Engineer lukrativer als Festanstellung?
Nominal ja — Tagessätze von 600 bis 1.200 EUR pro Tag können ein hohes Bruttojahreseinkommen bedeuten. Nach Abzug von Sozialversicherung, Krankenversicherung und Ausfallzeiten relativiert sich der Vorteil. Der Tagessatz sollte mindestens 30 bis 40 Prozent über dem umgerechneten Festanstellungs-Tagessatz liegen.
Welche Branche zahlt Data Engineers am besten?
FinTech und Automotive führen das Ranking an, gefolgt von Pharma und E-Commerce. Beratung liegt im Mittelfeld. Der Branchenunterschied kann auf Senior-Level über 20.000 EUR betragen.
Wo finde ich aktuelle Data-Engineering-Jobs in Deutschland?
Auf der Nova Search Jobseite unter /jobs findest du aktuelle Data-Engineering-Positionen in ganz Deutschland. Fuer eine vertrauliche Karriereberatung kannst du unter /contact ein Gespraech mit Melina Hansen und dem Data-Recruiting-Team vereinbaren.
