Data Engineer

Je komt in een klein datateam binnen Product & Tech en rapporteert aan de Head of Engineering. Je werk bedient twee takken. Business: rapportages voor commerce, management en investeerders. Product: de inzichten die klanten in het platform zien, zoals voortgang en budget. Collega’s bouwen de dashboards, jij zorgt dat de data eronder klopt en meebeweegt met het product.

Je werkt dagelijks samen met een businessanalist en een productanalist, die ook met Looker en dbt werkt. Er komt nog een analist bij. Een ervaren data engineer sluit één dag per week aan en een Data Lead staat op de planning.

• Je bent eigenaar van het Snowflake-platform: rollen en rechten, warehouse sizing en provisioning, tasks en kosten.
• Je beheert GitHub voor het dataplatform: branches, environments en automatisering met GitHub Actions.
• Je neemt Databricks, opgezet voor een high-security omgeving, over van een externe partij en bereidt de migratie van Snowflake naar Databricks voor, gepland voor volgend jaar.
• Je bouwt pipelines die incrementeel, idempotent, getest en gedocumenteerd zijn, en ontsluit bronnen via Fivetran of custom connectors.
• Je zorgt dat dbt Cloud betrouwbaar draait: afhankelijkheden, scheduling en failure handling.
• Je bewaakt freshness, volume en schema drift, en zoekt de root cause als iets breekt.
• Je ruimt de architectuur op, maakt het platform uitbreidbaar en bouwt GDPR-bewust: toegang, retentie en verwijdering zitten in het ontwerp.
• Je legt het fundament voor metrics waar sales, marketing en product op sturen, in plaats van handmatige Excels.

Je hebt 3 tot 6 jaar productie-ervaring als data engineer. Je hebt de valkuilen al eens gezien en levert zonder platformteam achter je een geteste, gemonitorde oplossing op.

Je bent proactief en signaleert zelf wat beter moet. Je bent op je plek in een scale-up: je kunt tegen wat chaos en je brengt structuur aan. Je legt trade-offs helder uit aan niet-technische collega’s.

Je maakt analytics engineers en analisten productief. Kunnen zij een tabel niet vinden, begrijpen of vertrouwen, of lopen ze vast op tooling of toegang, dan is het werk niet af.

Must-haves

• Databricks in productie (Delta Lake, Unity Catalog), bij voorkeur op Azure.
• Diepgaande ervaring met dbt (Cloud) in productie: Jinja, geautomatiseerd testen, deployment pipelines en environments.
• Ervaring met het opzetten en structureren van een Git-workflow: branchingstrategie, pull requests en code review.
• Terraform of andere infrastructure-as-code.
• Snowflake of een vergelijkbaar warehouse.
• Python en ingestie via Fivetran of custom connectors.
• Data tests als standaard, oog voor cloudkosten.
• Engels op professioneel niveau, schriftelijk en mondeling.
• Bereid tot een Nederlandse veiligheidsscreening (VGB).

Mooi meegenomen: een warehouse-migratie, Looker of data contracts, gereguleerde of publieke omgevingen, B2B SaaS.

Stack

Snowflake (huidig warehouse), Databricks (Azure), Fivetran, dbt, GitHub, Metabase, Looker.

• Een competitief salaris en de ruimte om data engineering bij Studytube neer te zetten.
• Hybride werken: 3 dagen op kantoor in de Houthavens, 2 dagen thuis.
• 25 vakantiedagen plus een vrije dag op je verjaardag.
• 3% pensioen via a.s.r., volledig betaald door Studytube.
• € 1.000 leerbudget per jaar, waarvan de helft voor welzijn of je thuiswerkplek.
• LevelUp Academy, Studygym, MacBook Air en € 10 telefoonvergoeding.
• Verzorgde lunches tegen een kleine bijdrage, kwartaaluitjes en een jaarlijks bedrijfsfeest.