{"@context": "https://schema.org/", "@type": "JobPosting", "title": "Senior Data Engineer", "description": "

n \n

• Ontwikkelen en verbeteren van het Deep Turnaround data platform.\n
• Bouwen van integratie services in Go (of Python) voor dataverwerking en event streaming.\n
• Opzetten van veilige data-uitwisseling met klanten (API\u2019s, SFTP, VPN, webhooks).\n
• Werken met Kafka/AMQP, ClickHouse, PostgreSQL en object storage.\n
• Verbeteren van monitoring, dashboards en observability (Prometheus/Grafana).\n
• Meewerken aan CI/CD pipelines, containerisatie en infrastructuur.\n
• Documentatie en runbooks ontwikkelen voor effici\u00ebnte onboarding van nieuwe luchthavens.\n
• Technisch aanspreekpunt zijn voor implementaties bij nieuwe klanten.\n
• Bijdragen aan de engineeringstrategie en begeleiding van engineers in het team.\n
• Meedraaien in een on-call support rooster.\n

\n

n \n

• Bachelor in Computer Science, Software Engineering, Data/AI of vergelijkbaar.\n
• 7+ jaar ervaring in software/data engineering.\n
• Sterke ervaring met Go (Python als tweede taal is een plus).\n
• Ervaring met event streaming (Kafka/AMQP) en databases zoals ClickHouse of PostgreSQL.\n
• Kennis van Docker, Kubernetes/Nomad en CI/CD.\n
• Ervaring met Linux, networking, VPN, SFTP en security.\n
• Ervaring met monitoring en observability.\n
• Goede communicatieve vaardigheden en vloeiend Engels (Nederlands is een pr\u00e9).\n

\n

n \n

• Salaris tot \u20ac7.500 bruto per maand\n
• Werken aan een innovative AI-oplossing binnen de luchtvaart\n
• Veel technische verantwoordelijkheid en impact\n
• Samenwerken met data science-, engineering- en productteams\n
• Internationale omgeving met projecten op luchthavens wereldwijd\n
• Mogelijkheden om mee te bouwen aan de technische roadmap van het platform\n

\n

Voor Royal Schiphol Group zoeken wij een Senior Data Engineer die meewerkt aan het innovatieve Deep Turnaround platform. Dit platform gebruikt AI en machine vision om realtime inzicht te krijgen in het turnaround-proces van vliegtuigen (de periode tussen landing en vertrek). Door deze data te analyseren kunnen vertragingen eerder worden herkend en voorkomen, waardoor verstoringen op de luchthaven worden beperkt. Je werkt aan een schaalbaar data-platform dat data uit verschillende bronnen verzamelt, verwerkt en beschikbaar maakt voor luchthavenpartners wereldwijd.