2026-02-26
Vad gör en Data engineer?
En Data engineer bygger och sköter den digitala infrastruktur som gör det möjligt för företag att faktiskt använda sin data. Rollen fungerar som en länk mellan systemutveckling och dataanalys, där du ser till att information flödar fritt, säkert och korrekt från råa datakällor till färdiga rapporter. Arbetet är dynamiskt eftersom du ständigt balanserar mellan att skriva stabil kod för långsiktiga system och att lösa akuta dataproblem som uppstår när verkligheten inte stämmer med kartan.
Innehållsförteckning
Så ser vardagen ut
En stor del av arbetstiden går åt till att bygga och optimera automatiserade dataflöden (pipelines), medan datatvätt och strukturering av "stökig" information tar mer tid än många tror.
Visste du?
Ingen artificiell intelligens fungerar utan en data engineer. Medan data scientists bygger modellerna, är det data engineern som bygger "vägarna" som levererar bränslet (datan) till motorn. Utan din infrastruktur stannar även de mest avancerade AI-projekten.
Konkreta arbetsuppgifter
Bygga datapipelines (ETL/ELT)
Detta är hjärtat i yrket. Du skriver kod som hämtar data från olika system — kanske ett affärssystem, en webbshop och ett CRM-verktyg — och flyttar den till en gemensam lagringsplats.
Utmaningen ligger i att göra detta robust. Vad händer om källsystemet ligger nere? Vad händer om datan kommer i fel format? Du bygger in logik som hanterar fel automatiskt så att flödet aldrig stannar.
Exempel i vardagen:
Marknadsavdelningen vill kunna se hur vädret påverkar försäljningen i realtid. Du sätter upp en pipeline som varje timme hämtar säljdata från kassasystemet och väderdata från en extern API-tjänst. Du transformerar båda datamängderna till ett gemensamt format och laddar in dem i företagets datalager, redo för analys.
Datamodellering och lagerhållning
Rådata är ofta rörig och svårbegriplig. Din uppgift är att strukturera den så att den blir enkel att använda för analytiker. Det handlar om att designa tabeller och relationer i databaser (Data Warehousing).
Du bestämmer hur datan ska lagras för att sökningar ska gå blixtsnabbt, även när datamängderna växer till miljontals rader.
Exempel i vardagen:
Säljchefen klagar på att morgonrapporten tar 20 minuter att ladda. Du analyserar databasen och ser att rapporten måste slå ihop femton olika tabeller varje gång den körs. Du bygger en ny, aggregerad datamodell som förbereder siffrorna under natten. Resultat: rapporten öppnas nu på tre sekunder.
Kvalitetssäkring av data
Du är grindvakten som ser till att datan är pålitlig. Det innebär att skriva automatiska tester som larmar om något ser konstigt ut — till exempel om antalet ordrar plötsligt är noll eller om en kund saknar ID-nummer.
När datakvaliteten brister är det ofta du som får detektivarbetet att spåra var felet uppstod och varför.
Exempel i vardagen:
En automatisk varning plingar till i Slack: "Dubbla transaktioner upptäckta". Du dyker ner i koden och ser att en uppdatering i webbshoppen gjort att vissa köp registreras två gånger. Du skriver ett script som rensar bort dubbletterna och uppdaterar pipelinen för att blockera felet framöver, innan ekonomiavdelningen hinner dra felaktiga slutsatser.
Infrastruktur och molnhantering
Moderna data engineers arbetar nästan uteslutande i molnet (AWS, Azure eller Google Cloud). Du ansvarar för att servrar, kluster och databaser skalas upp när de behövs och stängs ner när de inte används.
Det handlar om både prestanda och kostnadskontroll. En felkonfigurerad server kan kosta företaget stora summor i onödan.
Exempel i vardagen:
Inför Black Friday förväntas datamängderna öka tiofaldigt. Du konfigurerar företagets molnkluster att automatiskt lägga till fler processorer när belastningen stiger över 80 %. Efter rean ser du till att systemet automatiskt skalar ner igen för att spara pengar.
Support och samarbete
Du arbetar sällan ensam. Data scientists och analytiker är dina "kunder" internt. De behöver din hjälp för att få fram rätt data eller förstå varför en viss siffra ser ut som den gör.
Mycket tid läggs på att översätta deras affärsbehov till tekniska lösningar och förklara vad som är tekniskt möjligt.
Exempel i vardagen:
En Data Scientist vill bygga en modell för att förutspå kundtapp, men saknar historik på kundtjänstärenden. Ni sätter er ner och går igenom vilka system datan finns i. Du skapar sedan en engångsutläsning av historisk data åt hen och sätter upp ett nytt flöde som löpande levererar färsk data till hens modell.
Specialisering och fördjupning
Rollen som data engineer är bred, och efter några år väljer många att nicsha sig mot specifika delar av kedjan.
Analytics Engineer
En hybridroll som ligger närmare affärsanalysen. Här fokuserar du mindre på infrastruktur och servrar, och mer på att transformera data, bygga snygga datamodeller och skriva avancerad SQL. Verktyg som dbt (data build tool) är centrala här. Målet är att göra datan så "analysfärdig" som möjligt.
Platform Engineer / Infra-specialist
Här går du djupare ner i tekniken. Du bygger själva plattformen som andra arbetar på. Fokus ligger på molnarkitektur, säkerhet, Kubernetes och att sätta upp stabila miljöer för stora datavolymer (Big Data). Du ser till att systemet aldrig kraschar, oavsett hur mycket data som pumpas in.
Machine Learning Engineer
En naturlig utveckling för data engineers som vill jobba nära AI. Här bygger du inte bara pipelines för data, utan för själva AI-modellerna. Du ser till att modellerna kan tränas automatiskt, versionshanteras och driftsättas i produktion så att de kan göra förutsägelser i realtid.
Hur arbetsuppgifterna förändras med erfarenhet
Nivå | Typiska arbetsuppgifter |
|---|---|
Junior (0–2 år) | Underhåller befintliga pipelines och fixar buggar. Skriver SQL-frågor och enklare Python-script. Arbetar ofta med tydligt avgränsade uppgifter under handledning. |
Medior (2–5 år) | Designar och bygger nya dataflöden från grunden. Tar ansvar för datakvalitet och prestanda. Börjar diskutera arkitekturval och väljer rätt verktyg för rätt jobb. |
Senior (5+ år) | Fokus på systemarkitektur och strategi. Designar hela dataplattformar och sätter standarder för hur teamet ska koda. Mentorerar juniorer och hanterar intressenter i verksamheten. |
Principal / Lead | Arbetar övergripande med teknisk vision. Löser de svåraste problemen som spänner över flera team. Ansvarar för "build vs buy"-beslut och säkerhetsstrategier. |
Röster från yrket
I en karriärintervju med CGI berättar Oussama Anadani om variationen i rollen och resan från nyexaminerad till konsult:
Mina uppgifter varierade från att utveckla lösningar inom dataseende (computer vision) till att hantera data migration med hjälp av Azure Data Factory. En spännande del av mitt jobb just nu är att jag är med i ett team som utvecklar en chatbot.
— Oussama Anadani, Data Engineer, CGI Karriärblogg, 2023
På SEB:s karriärsida beskriver Noshin Moosavi friheten och möjligheterna hon upplever i sitt dagliga arbete:
Det finns inga begränsningar på vad man kan göra och inte.
— Noshin Moosavi, Data Engineer, SEB Karriär, 2024
I en artikel om framtidens kompetensbehov lyfter Ana Andric från TechSverige fram hur teknikutvecklingen driver efterfrågan på yrkesrollen:
AI är en av de mest genomgripande teknologiska omställningarna på mycket lång tid. Sveriges konkurrenskraft bestäms av hur väl vi använder tekniken och då är kompetens helt avgörande.
— Ana Andric, Näringspolitisk expert, TechSverige, 2026
Mer om yrket – Data engineer
+328 %
Så mycket har efterfrågan på AI-kompetens ökat i platsannonser sedan 2016, enligt en rapport från TechSverige (2026). Data engineers är en av de absolut viktigaste nyckelrollerna för att möta denna efterfrågan, då de bygger grunden som all AI vilar på.
Vad folk tror
Att jobbet bara handlar om att flytta data från A till B, lite som digital flytthjälp.
Hur det faktiskt ser ut
Det är ett arkitektyrke. Du måste förstå hela verksamheten för att bygga system som håller. Om du designar datalagret fel idag, kommer företaget inte kunna svara på viktiga affärsfrågor om två år. Det kräver strategisk höjd och kreativ problemlösning.
Lönenivåerna speglar det stora ansvaret. Enligt lönestatistik från IT-Högskolan och Unionen (2025) ligger snittlönen för en Data Engineer i Sverige på cirka 48 800 kr i månaden, där seniora specialister ofta tjänar betydligt mer. Det höga löneläget beror på att rollen kräver en kombination av djup teknisk kunskap (kodning, molnplattformar) och förståelse för affärsdata.
Från "rörmokare" till "produktutvecklare". Tidigare sågs data engineers ofta som de som fixade rören i källaren. Idag, med framväxten av begreppet "Data Mesh", behandlas data alltmer som en produkt. Det innebär att du som data engineer inte bara servar andra, utan är med och produktutvecklar dataplattformen så att den är användarvänlig och skapar direkt värde för slutanvändaren.
Vanliga frågor
En Data engineer bygger och sköter den digitala infrastruktur som gör det möjligt för företag att använda sin data. Rollen fungerar som en länk mellan systemutveckling och dataanalys, där man ser till att information flödar säkert och korrekt från råa datakällor till färdiga rapporter.
De huvudsakliga arbetsuppgifterna inkluderar att bygga och optimera automatiserade datapipelines (ETL/ELT), datamodellering och lagerhållning i databaser, kvalitetssäkring av data samt hantering av molnbaserad infrastruktur i AWS, Azure eller Google Cloud.
Data engineern är avgörande för AI då de bygger 'vägarna' som levererar datan till modellerna. Medan data scientists bygger modellerna, ser data engineern till att infrastrukturen finns på plats så att systemen kan tränas och leverera resultat i realtid.
Enligt lönestatistik för 2025 ligger snittlönen för en Data engineer i Sverige på cirka 48 800 kr i månaden, men seniora specialister och lead-roller tjänar ofta betydligt mer.
Man börjar ofta som junior med fokus på underhåll av pipelines och buggfixar. Med mer erfarenhet kan man specialisera sig som Analytics Engineer, Platform Engineer eller Machine Learning Engineer, eller avancera till seniora roller med fokus på arkitektur och strategi.
Rekryteringsspecialist
Anna Fredriksson
