Data Engineer

Als Data Engineer ben je verantwoordelijk voor: - Het verwerken van grote hoeveelheden real-time data van wereldwijde klanten, zoals grote kledingmerken. - Analyseren van diverse datapunten, waaronder voorraad- en locatiegegevens van modeartikelen,

security events en gebruikersdata van apps en systemen. - Onderhouden en uitbouwen van de infrastructuur, met onder andere Kafka, Airflow en AWS tools. Je maakt deel uit van het iD Cloud Integrations & Data Analytics team, geleid door een ervaren team captain. Binnen dit team heb je de mogelijkheid om op verschillende vlakken bij te dragen aan projecten en om jouw kennis op het gebied van data-engineering verder te ontwikkelen. Gevraagd Profiel: - Minimaal drie jaar werkervaring in Data Engineering. - Ervaring met Python en Pandas. - Kennis van Kafka, Airflow en Spark is een grote pre. - Goede beheersing van de Engelse taal, beheersing van de Nederlandse taal is wenselijk, maar niet noodzakelijk. - Beschikbaarheid: 32-40 uur per week, hybride werken is mogelijk. Arbeidsvoorwaarden: - Flexibele werktijden en vakantiedagen. - 13e maand, winstuitkering en mogelijkheid tot aandelen. - Aantrekkelijke pensioenregeling. - Volop investering in jouw persoonli...

CareerValue 5 oktober 2025 / in vaste werklocatie / door Patrick Beyer - Vaste baan - 4 weken geleden geplaatst CareerValue BV Ben jij een gepassioneerde Data Engineer met een aantal jaren ervaring? Heb je affiniteit met het verwerken van grote datasets van retail klanten en ben je in staat deze op een zinvolle manier te analyseren? Wil je werken met real-time data van vooraan... ID:2159-46941 De Organisatie: Ben jij een gepassioneerde Data Engineer met een aantal jaren ervaring? Heb je affiniteit met het verwerken van grote datasets van retail klanten en ben je in staat deze op een zinvolle manier te analyseren? Wil je werken met real-time data van vooraanstaande bedrijven wereldwijd? Dan is deze vacature iets voor jou! De Functie: Als Data Engineer ben je verantwoordelijk voor: - Het verwerken van grote hoeveelheden real-time data van wereldwijde klanten, zoals grote kledingmerken. - Analyseren van diverse datapunten, waaronder voorraad- en locatiegegevens van modeartikelen