Data Engineer in de retail voor de grootste merken

CareerValue
Ulft, Netherlands
25 days ago
Apply on www.careervalue.nl
Prepare application

Role details

Contract type
Temporary to permanent
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
3 years minimum
Compensation
€4,000.0 - €6,000.0
Working hours
Regular working hours
Languages
Dutch, English

Tech stack

Airflow Amazon Web Services Data Analysis Cloud Computing Information Engineering Python (Programming Language) Apache Spark Pandas Data Analytics Real Time Data Apache Kafka

Job description

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

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!

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.

Requirements

  • 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.

Benefits & conditions

  • Flexibele werktijden en vakantiedagen.
  • 13e maand, winstuitkering en mogelijkheid tot aandelen.
  • Aantrekkelijke pensioenregeling.
  • Volop investering in jouw persoonlijke en professionele ontwikkeling.
  • Uitstekend salaris

About the company

Data Engineering vacature, Clusteren, infrastructuur, Claudera, Hadoop, NO3, NOSQL, Python, Spark, Muppet, Pipelines, MapReduce, YARN, Spark, Elasticsearch, Docker, SCALA, SQL, Python, Pipelines, CI/CD, Cloud, Azure, Data, Data Engineer, BigData, Interne functie Data, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Predicitive, Artificial Intelligence, BI, Hadoop, Kafka, Nifi, Mesos of Spark, Cloud, R, NOSQL, Apache Spark, Tensorflow, Spark, Apache, Hadoop, Programming languages, Programming skills, MapReduce , Data management, Data exploration, Databases, Text mining, Datamodelling, Modelleren, Big Data Engineer, storage/databases, relational databases , Cassandra,Docker, Kubernetes, Deploy, deploying, machine learning models,continuous integration, continuous delivery, test driven development, cloud development, resiliency and security, architecture, data warehousing

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.careervalue.nl
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:15 min

Empowering domain teams with an open data platform

Sandhya Menon Sandhya Menon · World Congress 2026 Europe

2:20 min

Structuring agile data science teams for rapid deployment

Christoph Fassbach Christoph Fassbach +1 · World Congress 2024

2:34 min

Capabilities of the Apache Spark processing engine

Ayon Roy · LIVE

2:03 min

Accelerating pandas dataframes using cudf module plugins

Ankit Patel Ankit Patel · World Congress 2024

3:33 min

Refactoring data science workflows using Rapids QDF and Pandas

Paul Graham Paul Graham · LIVE

2:04 min

Comparing offline data analytics with online stream processing

Artem Volk Artem Volk +1 · World Congress 2024

Videos

See all

Related articles

See all