Job Description & Summary Zonder betrouwbare data geen betrouwbare AI. Een datafundament bouwen dat iedere dag betrouwbare data levert, meegroeit met het gebruik, veilig omgaat met gevoelige informatie en door een ander team kan worden onderhouden, is een ander vak. Dat vak is jouw vak. Als Data Engineer bij PwC bouw je het datafundament waarop analytics, machine learning en generatieve AI-oplossingen daadwerkelijk kunnen draaien.
Of het nu gaat om het moderniseren van een legacy-omgeving of het opzetten van een grootschalig greenfield platform: je zorgt dat data betrouwbaar, beschikbaar, veilig en bruikbaar is, van bron tot toepassing. Waar je terechtkomt Binnen het Data & AI Consulting-team van PwC Nederland werk je aan moderne dataplatformen en datapipelines voor ministeries, uitvoeringsorganisaties, banken en grote commerciële opdrachtgevers.
Je combineert software-engineering, cloudtechnologie en data-expertise om data beschikbaar te maken voor analytics, AI en applicaties. Je werkt schouder aan schouder met andere data engineers, AI-engineers, data scientists, AI-architecten, Engineering Leads en business consultants. Samen bouwen jullie oplossingen die verder gaan dan een proof of concept. Oplossingen die klanten helpen betere beslissingen te nemen, processen te verbeteren en data en AI verantwoord in productie te gebruiken.
Belangrijk om te weten wat deze rol níet is. Je bent geen data scientist die zich primair richt op het ontwikkelen van modellen en ook geen beheerder die alleen bestaande pipelines draaiende houdt. Je bent een engineer. Je schrijft productiecode, bouwt en automatiseert datapipelines, verbetert de kwaliteit van het platform en denkt mee over architectuur, security en beheerbaarheid. Dit ga je doen Je bouwt en beheert de technische basis onder data-, analytics- en AI-oplossingen.
Concreet: Je bouwt betrouwbare datapipelines en platformen. Je verwerkt data via batch- en streamingoplossingen en maakt bewuste keuzes rond opslag, verwerking en orkestratie. Je ontsluit en integreert databronnen. Je werkt met databases, API’s, data lakes en data warehouses en zorgt dat data veilig van bron naar toepassing stroomt. Je borgt kwaliteit en betrouwbaarheid. Je gebruikt geautomatiseerde tests, monitoring, logging, metadata en data lineage om problemen vroeg te signaleren.
Je maakt data bruikbaar voor analytics en AI. Je bereidt gestructureerde en ongestructureerde data voor op rapportages, machine learning, RAG en andere AI-toepassingen. Je brengt oplossingen naar productie en maakt ze overdraagbaar. Je past software-engineeringprincipes, CI/CD, documentatie en infrastructuur als code toe. Daarnaast coach en begeleid je de klantteams, zodat zij de oplossing echt zelf kunnen beheren en verder ontwikkelen.
Als Data Engineer ben je een fundamentbouwer voor data en AI. Je ontwikkelt niet primair de AI-modellen zelf, maar zorgt dat de data en platformen waarop deze modellen en applicaties draaien betrouwbaar, veilig en bruikbaar zijn. Waar je mee werkt Onze stack varieert per klant en per vraagstuk. We geloven in T-shaped professionals en zoeken diepgang op een deel van dit speelveld (bijvoorbeeld core data-engineering, cloud-infra of analytics engineering), geen volledigheid.
Wie de principes beheerst, leert de tool. Cloud- en dataplatformen Microsoft Azure, Databricks, Microsoft Fabric en Snowflake. Afhankelijk van de klant kom je ook in aanraking met AWS of Google Cloud, bijvoorbeeld BigQuery. Azure is binnen onze opdrachten het meest voorkomende cloudplatform. Data-engineering Python en SQL, in combinatie met technologieën zoals Apache Spark, dbt, Airflow en Kafka. Je werkt aan batch- en streamingpipelines, data lakes, lakehouses, data warehouses en API-integraties.
Platform en delivery Git, Docker, Terraform of Bicep en CI/CD via GitHub Actions of Azure DevOps. Je automatiseert tests, deployments en kwaliteitscontroles waar dat mogelijk is. Kwaliteit en governance Datatests, observability, metadata,