Alleen via omzetverloning
Opleidingsniveau
HBO Informatica, Data Science, Business IT of een vergelijkbare richting.
Salarisindicatie in loondienst
€4000 - €6500 per maand
Indicatie uurtarief bij ZZP
€75 - €115 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect, Data Product Owner
Competenties & vaardigheden
SQL en datamodellering, analytisch en logisch denken, stakeholdermanagement, data-engineering, communicatie tussen business en IT
Gerelateerde functies
Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, BI Consultant, Data Architect
Functiebeschrijving
Een Data Engineer / Data Translator verbindt de behoeften van de business met de technische mogelijkheden van data. Deze professional onderzoekt welke informatie nodig is om een vraagstuk te beantwoorden en vertaalt die vraag naar datapunten, definities, datamodellen, queries en technische logica. Zo kunnen organisaties betrouwbare data gebruiken voor analyses, besluitvorming, klantbediening en digitale toepassingen.
De functie komt voor binnen datateams van onder meer banken, verzekeraars, retailorganisaties, technologiebedrijven en overheidsinstellingen. Je werkt samen met data engineers, data-analisten, data scientists, marketeers, product owners en andere stakeholders. Vaak werk je in een agile omgeving aan datapipelines, dataplatforms, rapportages en datakwaliteit. Voor externe professionals zijn er uiteenlopende zzp opdrachten en opdrachten overheid, terwijl interim werk vaak draait om tijdelijke versterking, expertise of transformatie.
Salarisindicatie
In loondienst ligt het bruto maandsalaris doorgaans tussen €4.000 en €6.500 bij een fulltime dienstverband. Een beginnende professional start meestal lager, terwijl ervaren Data Engineers en specialisten die complexe businessvraagstukken vertalen naar schaalbare oplossingen aan de bovenkant van de bandbreedte of daarboven uitkomen.
Voor zzp- en interimprofessionals ligt een gebruikelijk tarief rond €75 tot €115 per uur, exclusief btw. Het precieze bedrag hangt af van ervaring, technische diepgang, sectorspecifieke kennis, schaarste van vaardigheden, verantwoordelijkheid, contractduur en de complexiteit van het datalandschap. Bij opdrachten via een DAS, een Dynamisch Aankoopsysteem voor de inhuur van externe professionals door overheidsorganisaties, gelden bovendien aanbestedingsvoorwaarden en budgetkaders.
Typische werkzaamheden
De dagelijkse werkzaamheden verschillen per organisatie, maar bestaan vaak uit het:
- inventariseren en verduidelijken van informatiebehoeften bij business- en marketingteams;
- vertalen van functionele vragen naar klantkenmerken, datadefinities, business rules en technische specificaties;
- onderzoeken van databronnen, relaties, metadata en de bruikbaarheid van gegevens;
- schrijven en optimaliseren van SQL-query’s en ontwikkelen van datamodellen, transformaties en datapipelines;
- werken met cloudplatforms, datawarehouses en tools voor orkestratie, versiebeheer en datatransformatie;
- controleren van volledigheid, consistentie, privacy en overdracht van data;
- documenteren van oplossingen en afstemmen met engineers, analisten, product owners en eindgebruikers;
- signaleren van risico’s en bijdragen aan datamanagement, governance en continue verbetering.
Hoe word je specialist
Een hbo-opleiding in bijvoorbeeld informatica, data science, computer science, business IT of een verwante richting vormt meestal de basis. Werkgevers verwachten daarnaast vaak minimaal enkele jaren ervaring met SQL, datamodellering en data-engineering. Kennis van Python, PySpark, cloudtechnologie, Databricks, dbt of vergelijkbare data-engineeringtools vergroot je inzetbaarheid.
Naast technische vaardigheden zijn analytisch denken, zorgvuldig werken en stakeholdermanagement essentieel. Je ontwikkelt je verder door ervaring op te doen met verschillende databronnen, sectoren en architecturen en door certificeringen te behalen in cloudplatforms, data engineering of agile werken. Met groeiende ervaring kun je doorgroeien naar Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect of Data Product Owner.
Opleidingsniveau
HBO Informatica, Data Science, Business IT of een vergelijkbare richting.
Salarisindicatie in loondienst
€4000 - €6500 per maand
Indicatie uurtarief bij ZZP
€75 - €115 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect, Data Product Owner
Competenties & vaardigheden
SQL en datamodellering, analytisch en logisch denken, stakeholdermanagement, data-engineering, communicatie tussen business en IT
Gerelateerde functies
Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, BI Consultant, Data Architect
Functiebeschrijving
Een Data Engineer / Data Translator verbindt de behoeften van de business met de technische mogelijkheden van data. Deze professional onderzoekt welke informatie nodig is om een vraagstuk te beantwoorden en vertaalt die vraag naar datapunten, definities, datamodellen, queries en technische logica. Zo kunnen organisaties betrouwbare data gebruiken voor analyses, besluitvorming, klantbediening en digitale toepassingen.
De functie komt voor binnen datateams van onder meer banken, verzekeraars, retailorganisaties, technologiebedrijven en overheidsinstellingen. Je werkt samen met data engineers, data-analisten, data scientists, marketeers, product owners en andere stakeholders. Vaak werk je in een agile omgeving aan datapipelines, dataplatforms, rapportages en datakwaliteit. Voor externe professionals zijn er uiteenlopende zzp opdrachten en opdrachten overheid, terwijl interim werk vaak draait om tijdelijke versterking, expertise of transformatie.
Salarisindicatie
In loondienst ligt het bruto maandsalaris doorgaans tussen €4.000 en €6.500 bij een fulltime dienstverband. Een beginnende professional start meestal lager, terwijl ervaren Data Engineers en specialisten die complexe businessvraagstukken vertalen naar schaalbare oplossingen aan de bovenkant van de bandbreedte of daarboven uitkomen.
Voor zzp- en interimprofessionals ligt een gebruikelijk tarief rond €75 tot €115 per uur, exclusief btw. Het precieze bedrag hangt af van ervaring, technische diepgang, sectorspecifieke kennis, schaarste van vaardigheden, verantwoordelijkheid, contractduur en de complexiteit van het datalandschap. Bij opdrachten via een DAS, een Dynamisch Aankoopsysteem voor de inhuur van externe professionals door overheidsorganisaties, gelden bovendien aanbestedingsvoorwaarden en budgetkaders.
Typische werkzaamheden
De dagelijkse werkzaamheden verschillen per organisatie, maar bestaan vaak uit het:
- inventariseren en verduidelijken van informatiebehoeften bij business- en marketingteams;
- vertalen van functionele vragen naar klantkenmerken, datadefinities, business rules en technische specificaties;
- onderzoeken van databronnen, relaties, metadata en de bruikbaarheid van gegevens;
- schrijven en optimaliseren van SQL-query’s en ontwikkelen van datamodellen, transformaties en datapipelines;
- werken met cloudplatforms, datawarehouses en tools voor orkestratie, versiebeheer en datatransformatie;
- controleren van volledigheid, consistentie, privacy en overdracht van data;
- documenteren van oplossingen en afstemmen met engineers, analisten, product owners en eindgebruikers;
- signaleren van risico’s en bijdragen aan datamanagement, governance en continue verbetering.
Hoe word je specialist
Een hbo-opleiding in bijvoorbeeld informatica, data science, computer science, business IT of een verwante richting vormt meestal de basis. Werkgevers verwachten daarnaast vaak minimaal enkele jaren ervaring met SQL, datamodellering en data-engineering. Kennis van Python, PySpark, cloudtechnologie, Databricks, dbt of vergelijkbare data-engineeringtools vergroot je inzetbaarheid.
Naast technische vaardigheden zijn analytisch denken, zorgvuldig werken en stakeholdermanagement essentieel. Je ontwikkelt je verder door ervaring op te doen met verschillende databronnen, sectoren en architecturen en door certificeringen te behalen in cloudplatforms, data engineering of agile werken. Met groeiende ervaring kun je doorgroeien naar Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect of Data Product Owner.
Let op! Deze opdracht is afkomstig van één van de brokers van de opdrachtgever. We zijn bij De Transparante Broker tegen ketenvorming, maar kiezen er toch voor om deze opdracht door te plaatsen. Lees hier waarom.
Opdrachtomschrijving
Voor Rabobank in Utrecht werk je als Data Translator / Data Engineer binnen Data and Marketing Technology. Je maakt de verbinding tussen marketing en technische dataspecialisten. In een multidisciplinair team werk je met data engineers, data translators, data-analisten en data scientists aan klant- en campagnedata.
Je brengt de onderliggende behoefte van marketing in kaart en vertaalt functionele vragen naar klantkenmerken, datapunten en technische logica. Je onderzoekt welke gegevens en relaties nodig zijn om een doelgroep te definiëren en bouwt vervolgens queries en datamodellen voor de marketingsystemen. Daarbij werk je met SQL, Databricks en DBT. Ook draag je bij aan datakwaliteit en datamanagement.
Het beoogde resultaat is dat marketingteams beschikken over betrouwbare en bruikbare data om relevanter en persoonlijker met klanten te communiceren. Je stemt oplossingen af met marketeers, dataspecialisten en andere businessprofessionals en werkt agile aan onderwerpen zoals datapipelines, dashboards, modellen en controles op gegevensoverdracht. De opdracht vindt hybride plaats; woensdag is de gezamenlijke kantoordag aan de Croeselaan in Utrecht. De voertaal is Engels.
Gevraagd profiel
Rabobank zoekt een professional op hbo-niveau die ervaring heeft met het vertalen van functionele marketingvragen naar technische oplossingen. Je hebt minimaal drie jaar relevante ervaring met SQL of een vergelijkbare programmeertaal en kennis van datamodellering en data-engineering. Ervaring met Databricks en DBT is belangrijk. Daarnaast begrijp je de werkwijze en informatiebehoefte van marketing en kun je klantattributen vertalen naar heldere logica, queries en datapunten.
Je bent analytisch en logisch sterk, communiceert gemakkelijk met verschillende stakeholders en werkt open en samenwerkingsgericht. Ervaring met marketingtechnologie, datakwaliteit en datamanagement is relevant; PySpark en Python gelden als aanvullende technische kennis. Kennis van bancaire producten en financiële klantdata en beheersing van het Nederlands zijn een pré. Je beheerst het Engels goed en staat open voor leren en feedback.
Eisen
- The candidate must have a higher professional education level of thinking and working
- The candidate must have at least 3 years of relevant experience with SQL or comparable programming language
- The candidate must have knowledge of data modelling and data engineering
- The candidate must have experience with Databricks and DBT
- The candidate must understand marketing and the work of a marketer
- The candidate must be able to translate functional questions into technical logic
- The candidate must have strong analytical and logical thinking skills
- The candidate must have strong stakeholder management skills
- The candidate must have a good command of English; English is mandatory
- The candidate must have an open and collaborative attitude
- ZZP is not allowed for this assignment
- Midlance constructions are not allowed under Rabobank policy
- The candidate must be available throughout the entire duration of the assignment
- The candidate must possess a valid passport or ID card and bring it to the interview and at the start of the assignment
- The candidate may start only after successfully completing the pre-employment screening
- The candidate must be submitted exclusively to Magnit – Rabobank during the four-business-day exclusivity period for one request
Wensen
- Experience with marketing technology is a nice-to-have
- Knowledge of data quality and data management is a nice-to-have
- Experience with PySpark and Python is a nice-to-have
- Command of Dutch is a nice-to-have
- Knowledge of banking products and financial customer data is a nice-to-have