IT-Jobtitel und Rollen verstehen: Ihr Kompass im Tech-Karriere-Dschungel
Titel entzaubert: Was hinter Bezeichnungen wirklich steckt
Entscheidend sind konkrete Verantwortlichkeiten: Welche Produkte, Systeme und Ergebnisse erwartet das Team? Ein „Rockstar Developer“ kann am Ende eine normale Entwicklerrolle sein. Prüfen Sie Tools, Deliverables, Teamgröße und Schnittstellen, nicht nur den Titel.
Titel entzaubert: Was hinter Bezeichnungen wirklich steckt
Senior bedeutet tiefere Umsetzungskompetenz und Selbstständigkeit, Lead steuert Menschen oder technische Richtung, Principal hebt strategische Wirkung und unternehmensweite Standards. Lesen Sie zwischen den Zeilen: Mentoring, Architekturentscheidungen, Stakeholder-Management und Ownership sind echte Senioritätsindikatoren.
Softwareentwickler vs. Software Engineer
Entwickler programmieren Features, Engineers denken zusätzlich in Systemen, Metriken und Lebenszyklen. Ein Engineer berücksichtigt Deployments, Observability, Skalierung und technische Schulden. Fragen Sie nach Ownership über Code hinaus: Wie messen sie Qualität und Erfolg im Betrieb?
Der Architekt als Wegweiser
Architekten treffen richtungsweisende Entscheidungen zu Schnittstellen, Datenflüssen, Sicherheitsmustern und Kosten. Sie moderieren Kompromisse, dokumentieren Entscheidungen und coachen Teams. Gute Architekten vermeiden Over-Engineering und liefern Leitplanken, die in echten Deployments funktionieren, nicht nur auf Folien.
Full-Stack, Frontend, Backend
Full-Stack klingt umfassend, bedeutet aber oft Schwerpunkt plus Bereitschaft, die andere Seite mitzutragen. Frontend fokussiert UX, Performance und Accessibility, Backend Persistenz, Integrationen und Domänenlogik. Klären Sie, wie „voll“ Full-Stack im Alltag wirklich gelebt wird.
Datenrollen verstehen: vom Analysten bis zum ML-Engineer
Data Analyst vs. Business Analyst
Data Analysts untersuchen Daten, visualisieren Trends und prüfen Hypothesen, häufig mit SQL und BI-Tools. Business Analysts übersetzen Geschäftsziele in Anforderungen und Prozesse. Gute Rollenprofile beschreiben Datendomänen, Stakeholder und typische Entscheidungszyklen.
Data Scientist vs. ML Engineer
Data Scientists entwickeln Modelle und Experimente, ML Engineers operationalisieren, versionieren und überwachen Modelle in der Produktion. Fragen Sie nach Feature Stores, Re-Training, Drift, Monitoring und A/B-Tests, um Reifegrad und Verantwortungsgrenzen zu erkennen.
Data Engineer und moderne Datenplattformen
Data Engineers bauen robuste Pipelines, modellieren Daten und orchestrieren Workflows. Themen wie Lakehouse, ELT, Qualitätssicherung und Governance sind zentral. Prüfen Sie, wie Daten verifiziert, katalogisiert und für Analysen sowie Produkte verfügbar gemacht werden.
Application Security vs. Cloud Security
AppSec fokussiert sichere Architektur, Code-Analysen und Threat Modeling. Cloud Security härtet Identitäten, Netzwerke und Workloads. Fragen Sie nach Secure Defaults, Secrets-Handling und Incident Response, um Reifegrad und Zusammenarbeit mit Entwicklung zu verstehen.
QA, Testautomatisierung und Qualität
Qualität entsteht früh: Shift-left, Testpyramide, Exploratives Testen und CI-Checks. QA-Rollen moderieren Risikobewertungen und Messgrößen. Erkundigen Sie sich nach Ownership von Qualität: Liegt sie beim Team, nicht nur bei einer Prüfstation am Ende?
GRC, Compliance und Risiko
Governance, Risk und Compliance sichern Rahmenwerke, Audits und Nachweise. GRC-Rollen übersetzen Normen in praktikable Prozesse. Hilfreich sind klare Kontrollpunkte, Schulungen und Automatisierung, damit Sicherheit spürbar wirkt, ohne Innovation auszubremsen.
Produkt, Projekt und Führung: wer steuert eigentlich?
Product Owner pflegen Backlogs und maximieren Wert in Teams. Product Manager verbinden Markt, Vision und Roadmap übergreifend. Lea erzählte uns, wie sie beim Wechsel merkte: Titel allein erklärt nicht, wer wirklich „Warum“ und „Was“ verantwortet.
Den Markt lesen: Stellenausschreibungen übersetzen und Karriere planen
Filtern Sie Phrasen wie „dynamisch“ oder „Hands-on“ und suchen Sie nach messbaren Erwartungen: KPIs, Verantwortungsbereiche, Teamsetup, Tooling. Teilen Sie in den Kommentaren, welche Formulierungen Sie irritieren – wir übersetzen gemeinsam Marketing in Realität.
Den Markt lesen: Stellenausschreibungen übersetzen und Karriere planen
Zeigen Sie Wirkung: kleine Projekte mit echten Nutzerproblemen, Pull Requests oder Tech-Blogs. Netzwerken Sie bewusst und fragen Sie nach Schattenaufgaben in Teams. Abonnieren Sie unseren Newsletter für Vorlagen, Checklisten und Storys, die Türen öffnen.
