Data & AI Architect 40u/w

DC Engineers B.V.
Schiphol, Netherlands
2 days ago
Apply on jobs.dcengineers.nl
Prepare application

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
5 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Data Analysis Microsoft Azure Cloud Computing Databases Data Architecture Data Governance Data Integration Data Warehousing DevOps Logical Data Models
+11 more
Machine Learning Microsoft Data Access Components Metadata Power BI Azure Data Lake Archimate Togaf Microsoft Fabric Data Lakes Data Lineage Data Management

Job description

HTM ontwikkelt haar informatievoorziening verder naar een samenhangend, toekomstbestendig data- en AI-landschap. Voor deze tijdelijke opdracht zoeken wij een ervaren Data & AI Architect die zelfstandig richting geeft aan het verder ontwikkelen van de enterprise data-architectuur en deze naar het volgende niveau brengt. Daarbij is deze persoon verantwoordelijk voor het neerzetten van de AI-architectuur van HTM om deze voor te geven. Belangrijk in deze rol is dat de persoon een verbinding legt tussen businessbehoeften, data, AI, applicaties en technologie.

In deze rol vertaal je strategische en operationele vraagstukken naar concrete architectuurkeuzes, doelbeelden, principes, standaarden en roadmaps. Daarbij ligt nadrukkelijk aandacht op dataplatformen, gegevensuitwisseling, datamodellering, data governance, metadata en lineage, datakwaliteit, master- en referentiedata en de architectuur die betrouwbare en beheersbare AI-toepassingen mogelijk maakt.

De opdracht is resultaatgericht. De Data & AI Architect werkt nauw samen met de Enterprise Architect, met de andere segmentarchitecten (applicatie en Infrastructuur) en de domeinarchitecten, security/privacy, DevOps teams en relevante business stakeholders. De architect levert niet alleen documenten op, maar zorgt ook voor toepasbare kaders, overdracht en borging in projecten en veranderinitiatieven.

Werkzaamheden

*

  • Verantwoordelijk voor het ontwikkelen en realiseren van de HTM-doelarchitectuur voor data, inclusief de strategische transitie van het Azure Data Lake naar Microsoft Fabric, waarbij een duidelijke roadmap, architectuurprincipes, governance en implementatiekaders worden opgesteld om een schaalbaar, beheersbaar en data-gedreven fundament voor HTM te creëren.

  • Verantwoordelijk voor het ontwikkelen en borgen van de HTM-brede AI-architectuur, inclusief governance, security, compliance en standaarden voor veilige, betrouwbare en toekomstbestendige AI-toepassingen. Vertalen van businessdoelen en informatiebehoeften naar data- en AI-capabilities, architectuurkeuzes en concrete ontwerpprincipes.

  • Ontwerpen en reviewen van conceptuele en logische datamodellen en bijdragen aan een consistente gemeenschappelijke informatietaal.

  • Definiëren van architectuurprincipes, standaarden en patterns voor data-opslag, data-integratie, gegevensuitwisseling, analytics, BI, machine learning en generatieve AI.

  • Richting geven aan de inrichting en doorontwikkeling van dataplatformen en de positionering van data lake/lakehouse, data warehouse, streaming en API-/eventgedreven gegevensuitwisseling waar relevant.

  • Uitwerken van architectuur voor data governance: eigenaarschap, classificatie, metadata, catalogisering, lineage, datakwaliteit, toegangsbeheer en lifecycle.

  • Uitwerken van architectuurkaders voor AI, waaronder het gebruik van betrouwbare databronnen, model- en AI-asset governance, traceerbaarheid/lineage, toegangsbeheersing, monitoring en aansluiting op security-, privacy- en compliancekaders.

  • Beoordelen van projecten, PSA’s en oplossingsontwerpen op aansluiting bij de data- en AI-doelarchitectuur en het expliciet maken van afwijkingen, risico’s en afhankelijkheden.

  • Adviseren over rationalisatie, hergebruik en standaardisatie van data- en analyticsvoorzieningen en het voorkomen van nieuwe datasilo’s en onnodige platformcomplexiteit.

  • Ondersteunen van relevante initiatieven, waaronder BI/Power BI, dataproducten, gegevensuitwisseling en AI-use-cases, zonder de rol van engineer of implementatielead over te nemen.

  • Actief overdragen van kennis en werkwijzen aan interne architecten, data-specialisten en teams.

Requirements

  • Minimaal 5 jaar relevante ervaring binnen data-architectuur in complexe omgevingen; aantoonbare ervaring als Data Architect, Information Architect of vergelijkbare rol.

  • Aantoonbare ervaring met het opstellen van doelarchitecturen, architectuurprincipes, roadmaps en besluitvormingsstukken.

  • Sterke kennis van conceptuele en logische datamodellering, data-integratie en gegevensuitwisseling.

  • Ervaring met moderne dataplatformarchitecturen, data lake/lakehouse, data warehouse, analytics/BI en cloudomgevingen.

  • Aantoonbare kennis van data governance, metadata management, data lineage, datakwaliteit en master-/referentiedata.

  • Ervaring met architectuur voor AI/ML en bij voorkeur generatieve AI, inclusief governance, lifecycle, monitoring en de relatie tussen AI en betrouwbare data.

  • Ervaring met architectuurmethodieken en modellering, bij voorkeur TOGAF en ArchiMate.

  • Ervaring met Azure en het Microsoft data-/analytics-ecosysteem is een sterke pre.

  • Ervaring in mobiliteit, openbaar vervoer, asset-intensieve organisaties of publieke dienstverlening is een pre.

  • In staat om complexe architectuurvraagstukken helder te vertalen naar zowel bestuur/management als engineers en dataspecialisten.

  • Zelfstandig, resultaatgericht, pragmatisch en sterk in stakeholdermanagement en kennisoverdracht.

Minimaal 5 jaar relevante ervaring binnen data-architectuur in complexe omgevingen; aantoonbare ervaring als Data Architect, Information Architect of vergelijkbare rol. Aantoonbare ervaring met het opstellen van doelarchitecturen, architectuurprincipes, roadmaps en besluitvormingsstukken. Sterke kennis van conceptuele en logische datamodellering, data-integratie en gegevensuitwisseling. Ervaring met moderne dataplatformarchitecturen, data lake/lakehouse, data warehouse, analytics/BI en cloudomgevingen. Aantoonbare kennis van data governance, metadata management, data lineage, datakwaliteit en master-/referentiedata. Ervaring met architectuur voor AI/ML inclusief governance, lifecycle, monitoring en de relatie tussen AI en betrouwbare data. Ervaring met architectuurmethodieken en modellering. In staat om complexe architectuurvraagstukken helder te vertalen naar zowel bestuur/management als engineers en dataspecialisten.

Bij voorkeur ervaring met generatieve AI. Ervaring met Azure en het Microsoft data-/analytics-ecosysteem is een sterke pre. Ervaring in mobiliteit, openbaar vervoer, asset-intensieve organisaties of publieke dienstverlening is een pre. Bij voorkeur ervaring met TOGAF en ArchiMate. Solliciteer nu! Ga naar de bovenkant

About the company

    1. Data & AI Architecture Baseline - Een gevalideerd beeld van het huidige data- en AI-landschap, inclusief kernbronnen, platformen, belangrijke datastromen, eigenaarschap, afhankelijkheden, knelpunten en relevante technische schuld.
    1. Doelarchitectuur Data & AI - Een bestuurlijk en technisch bruikbaar doelbeeld voor data en AI, inclusief architectuurkeuzes, bouwblokken, verantwoordelijkheden en samenhang met de enterprise architectuur.
    1. Architectuurprincipes en standaarden - Een vast te stellen set principes, standaarden en ontwerpregels voor onder meer data-integratie, opslag, data sharing, datamodellering, kwaliteit, metadata/lineage, security/privacy en AI.
    1. Conceptueel en logisch datamodel - Een eerste samenhangend model voor prioritaire bedrijfsobjecten en gegevensdomeinen, inclusief definities, relaties en uitgangspunten voor verdere uitwerking.
    1. Data governance architectuur - Een uitgewerkt architectuurkader voor data ownership/stewardship, catalogisering, metadata, lineage, datakwaliteit, classificatie, toegangsbeheer en master-/referentiedata.
    1. AI-architectuur en governancekader - Een praktisch kader voor AI- en GenAI-toepassingen met uitgangspunten voor data-toegang, model-/AI-assets, traceerbaarheid, evaluatie/kwaliteit, monitoring, security/privacy, lifecycle en hergebruik.
    1. Referentiearchitectuur / patterns - Herbruikbare architectuurpatterns voor veelvoorkomende data- en AI-vraagstukken, bijvoorbeeld batch/streaming, API/event-uitwisseling, BI/analytics, dataproducten en AI/ML/GenAI.
    1. Roadmap en transitieadvies - Een geprioriteerde roadmap van huidige naar gewenste situatie, met afhankelijkheden, beslismomenten, randvoorwaarden en voorstellen voor rationalisatie en standaardisatie.
    1. Kennisoverdracht en borging - Gedocumenteerde werkwijze, overdracht van modellen/kaders en werksessies met interne medewerkers zodat HTM de architectuur na afloop zelfstandig kan onderhouden en toepassen.

Apply for this position

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

Apply on jobs.dcengineers.nl
Prepare application

Good distractions

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

1:22 min

Analyzing differences between mobile and traditional backend DevOps

Mete Baydar Mete Baydar · World Congress 2025

1:24 min

Moving the semantic layer upstream to avoid vendor lock-in

Piotr Menclewicz Piotr Menclewicz · Europe 2026 Virtual

3:03 min

Career evolution in data engineering and AI platforms

Maria Apazoglou · Coffee With Developers

3:27 min

Defining DevOps through its historical origins and foundational texts

Sonal Patil · LIVE

3:14 min

Structuring career paths and localized data architectures

Ulrich Wurstbauer +1 · LIVE

3:48 min

Standardizing data access schemas with OData

Florian Bader Florian Bader · World Congress 2026 Europe

Videos

See all

Related articles

See all