Dateningenieur

Unsere Datenplattformen sind klar, was morgen mit Daten und KI geschieht.
Bis dahin haben wir einen Data Engineer gefunden, der alle Pipelines kennengelernt hat. Ich muss mich mit den Daten befassen, die zusammengefügt, modelliert, gespeichert und verwendet werden, und die Datenverarbeitung funktioniert mit modernen Datenverarbeitungsfunktionen innerhalb von Microsoft Azure und Snowflake.
Ich arbeite auf Datenplattformen, die von Organisationen genutzt werden. Als Grundlage für die Berichterstattung und Analyse werden auch maschinelles Lernen, KI und Agenten eingesetzt.

Meine Rolle
Als Data Engineer arbeite ich an der Bereitstellung von Datenverarbeitungstools für unsere Kunden. Ich habe an diesem Projekt gearbeitet: Von DataBron und Architektur bis hin zu einer begehbaren Plattform, auf der Daten effektiv genutzt werden können.
Darum arbeite ich im Inneren des Azure-Ökosystems und denke daran, dass ich mich mit der Architektur, der Datenmodellierung, der Leistung und dem Management befassen muss.
Ich habe nicht alle verloren, die ich gekauft habe. Ich bemühe mich um eine Entscheidung, die getroffen werden muss, ich kann hier mit Kunden und Kollegen sparren und muss eine Garantie für die Qualität des Verlusts erhalten.

Was hast du gemacht?
· Unternehmen, Unternehmen und Unternehmen, die Datenpipelines und Datenplattformen nutzen;
· Entwicklung von cloudnativen Datenverlusten;
· Integrieren, transformieren und Daten aus verschiedenen Quellen analysieren;
· Arbeiten und Implementieren moderner Data Warehouses – und Lakehouse-Architekturen;
· Durchführen von Datenmodellierungsmethoden für Kimball und Data Vault;
· Sie können Datensätze für Analysen, Dashboards, maschinelles Lernen und KI-Analysen nutzen;
· Arbeiten mit den Technologien Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Data Factory und Snowflake;
· Optimalisierung von Leistung, Sicherheit, Sicherheit und Datensicherheit;
· Erstellen und Verbessern von CI/CD-Prozessen und Weiterleiten von DataOps-Prinzipien;
· Meedenken mit Kunden über Datenarchitektur, Integrationen und technische Geräte;
· Samenwerken besteht aus Datenwissenschaftlern, KI-Ingenieuren, Datenarchitekten und anderen Spezialisten innerhalb unseres Daten- und KI-Teams.

Wir möchten nicht, dass die Person, die auf einer Technologieplattform tätig ist, diese nutzen kann. Wir möchten, dass ein Data Engineer ein solides technisches Fundament hat, nie zuvor gearbeitet hat und keine Garantie benötigt, um zu wissen, was er daraus macht.
Ich hebt:
· Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer in einer verfugbaren Rolle;
· Große SQL- und Python-Kenntnisse;
· Ervaring traf sich mit der Entwicklung von ETL/ELT-Prozessen und Datenpipelines;
· Erweitern Sie Microsoft Azure und relevante Azure-Datendienste, z. B. Databricks, Fabric, Snowflake;
· Ervaring traf auf Datenmodellierung und moderne Datenarchitekturen, zusammen mit Kimball und Data Vault;
· Kennis van Data Warehouse – en/of Lakehouse-concepten;
· Erweitern Sie CI/CD, DevOps und nutzen Sie Infrastructure as Code;
· Oog für Datensicherheit, Leistung, Sicherheit und Support;
· Het vermogen om technische queuzes uit te leggen and hierover with klanten and Collega's te sparren;
· Ein uitstekende beheersing van de Nederlandse taal.

Mooi meegenomen
Heb ich eine Erfahrung mit einer der wichtigsten Technologien oder Unternehmungen gemacht? Mooi. Wir haben jedoch nicht darauf geachtet, dass alles in Ordnung ist.
· Microsoft Fabric;
· Azure Databricks;
· Azure Data Factory;
· Schneeflocke;
· Apache Spark / PySpark;
· Deltasee;
· Power BI;
· Collibra anderer Data Governance-Oplossingen;
· Azure OpenAI, Azure AI Foundry anderer KI-Dienste innerhalb von Azure;
· Infrastructure as Code, beispielsweise Terraform of Bicep.

Daten und KI bei uns
Die Daten werden von uns nicht verloren und von einem Projekt übernommen. Es handelt sich um ein Unternehmen, auf dessen Grundlage neue digitale Gewinne erzielt werden konnten.
Unser Data & AI-Team besteht aus Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers und anderen Spezialisten, die alle Dashboards und Verlustmodelle zusammenstellen.
Von modernen Datenplattformen und maschinellem Lernen bis hin zu generativer KI und agentischer KI: Wir wollen Technologie nicht alle interessant finden, aber für die Arbeit mit unseren Kunden arbeiten.
Das bedeutet, dass ich mir die Mühe gemacht habe, neue Technologien zu entwickeln, aber auch darauf bedacht war, diese Produkte zu produzieren.

Waarom adesso?
Ich war in einem großartigen Daten- und KI-Team, das mir viel Zeit schenkte, um mir zu helfen. Für Projekte, aber auch über eine technische Anleitung, Kennis und Arbeitsweise.
Ich krijgt bij ons:
· Viel Sicherheit und Zuverlässigkeit in Ihren Projekten;
· Die Möglichkeit, unser Daten- und KI-Angebot zu nutzen;
· Collega's met wie je inhoudelijk konnte über Daten, Cloud und AI sparen;
· Um neue Technologien zu nutzen, müssen Sie sich auf ein anderes Unternehmen einlassen.
· Eine internationale Organisation hinter mir, zusammen mit einem kleinen und persönlichen Beziehungsteam in den Niederlanden;
· Ein Betriebsbudget von 3.600 € pro Jahr;
· Hybride Werke;
· Eine Mobilitätsregelung;
· Eine gute Pensionsregelung;
· 27 Urlaubstage + 4 Studientage.

Und jetzt?
Misschien voldoe je niet an ieder technischer Punkt hier oben. Das ist nicht der Fall.
Als ich stark in der Datentechnik versiert war, habe ich Azure als Enthusiasten für die Entwicklung moderner Datenplattformen ausgewählt, und wir haben Kennis kennengelernt.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/adesso-netherlands/data-engineer-utrecht-175174)