Data Engineer DevOps

Functieomschrijving

Als Data Engineer DevOps ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en beheren van schaalbare data‑pijplijnen en de onderliggende infrastructuur die data betrouwbaar en beschikbaar maakt voor analyses en toepassingen. De rol combineert data engineering met DevOps‑praktijken: je werkt aan ETL/ELT‑processen, real‑time streaming en batchverwerking en zorgt tegelijkertijd voor geautomatiseerde deployment, monitoring en onderhoud van de systemen. In de praktijk betekent dit dat je zowel code (Python, SQL) ontwikkelt als infrastructuur (containers, Kubernetes, infrastructure as code) beheert. Je levert daarmee een cruciale bijdrage aan operationele en analytische ketens, en kunt zowel in vaste dienst als via zzp opdrachten, opdrachten overheid of interim werk ingezet worden. Ook projecten en programma’s die via een leverancier of DAS worden uitgevoerd vallen binnen het speelveld van deze functie.

Typische beloning

Het salaris van een Data Engineer DevOps hangt af van ervaring, contractvorm en sector. In vaste dienst bij een Nederlandse organisatie ligt het bruto jaarsalaris voor een ervaren professional doorgaans tussen de €55.000 en €85.000 per jaar, met variatie afhankelijk van senioriteit en verantwoordelijkheid. Als consultant of zzp'er liggen de tarieven hoger; uurtarieven voor interim werk of zzp opdrachten kunnen variëren van circa €75 tot €130 per uur, afhankelijk van specialisatie en security‑eisen. Bij opdrachten overheid of projecten binnen defensie en veiligheid kunnen aanvullende toeslagen of secundaire arbeidsvoorwaarden gelden vanwege vereiste veiligheidschecks of onregelmatige inzet. Ook werken via platforms of contracten zoals DAS kan invloed hebben op tariefstructuur en administratieve afhandeling.

Veelvoorkomende taken

De dagelijkse werkzaamheden bestaan uit het opzetten en onderhouden van data‑pipelines (ETL/ELT), het ontwerpen van datamodellen en repositories (SQL en NoSQL), het verbeteren van datakwaliteit en het implementeren van real‑time streaming oplossingen (zoals Kafka). Daarnaast beheer je CI/CD‑pipelines, bouw je containerized applicaties en orkestreer je deze met Kubernetes; je schrijft infrastructure as code voor reproduceerbare omgevingen. Monitoring, logging en security (DevSecOps) horen ook bij de functie: je stelt alerts in, voert root cause analyses uit en implementeert beveiligingsmaatregelen. In projectsetting begeleid je integratie met analytische platforms en datascience teams, en werk je samen met stakeholders om data requirements te vertalen naar technische oplossingen. Afhankelijk van de opdracht en contractvorm kun je werken op locatie of op afstand, en worden werkzaamheden aangeboden via ZZP opdrachten, opdrachten overheid, interim werk of via raamcontracten zoals DAS.

Hoe specialist te worden

Om uit te groeien tot specialist combineer je een solide basis in data engineering (hbo/wo‑niveau) met diepgaande kennis van DevOps tooling en cloudplatformen. Praktische stappen zijn: ervaring opdoen met Python en SQL, leren werken met streaming technologieën (Kafka), beheersing van containertechnologie en Kubernetes, en het opbouwen van kennis over CI/CD en infrastructure as code. Volg trainingen en certificeringen van cloudproviders, Kubernetes en security‑frameworks, neem deel aan praktijkprojecten en zoek ervaring in zowel batch als real‑time omgevingen. Doe ervaring op in verschillende sectoren, waaronder projecten met strikte veiligheidsvereisten of opdrachten overheid, en overweeg interim werk of zzp opdrachten om snel uiteenlopende uitdagingen en architecturen te leren kennen. Netwerken en deelname aan communities, bijdragen aan open source en samenwerken met data scientists en IT‑architecten versnellen de groei naar gespecialiseerde rollen zoals Lead Data Engineer of Data Architect. Werk via platforms en contractvormen zoals DAS kan helpen bij het verzamelen van variërende opdrachten en het opbouwen van een breed portfolio van relevante projecten.