Role overview
Functieomschrijving
Achtergrond
DICTU zet in op datadienstverlening. DICTU Data Diensten geeft hieraan vorm door klanten te ondersteunen in Data & Analytics-trajecten en bij te dragen aan het Generieke Dataplatform (GDP) dat DICTU voor klanten ontwikkelt. Uses cases van de klant worden gebruikt om tot generieke bouwblokken te komen die bij elkaar genomen het generieke dataplatform vormen.
Organisatorische context en cultuur
DICTU levert ICT en digitale diensten voor EZ en een aantal andere ministeries. Ze zet haar kennis en ervaring in om de beleids- en organisatiedoelen van haar Opdrachtgevers optimaal te ondersteunen. Daarbij speelt ze in op de nieuwste technologische ontwikkelingen, zoals de Cloud. Ook borgt ze een hoogwaardige beveiliging van de gegevens die ze technisch beheert en bewaart. Meer informatie vindt u op https://www.dictu.nl
Opdrachtomschrijving
Als data (platform) engineer/machine learning engineer, opererend op het snijvlak van data platform en data science, help je mee met het realiseren van data omgevingen, zoals bijvoorbeeld een Data science werkomgeving. Daarbij werk je samen met data platform engineers aan de DICTU-kant en data scientists aan de kant van klanten (zoals RVO en NVWA).
Profiel
Data engineering richt zich op het organiseren van data voor analytische doeleinden. Waarbij de data wordt gekoppeld, gestructureerd en geïnterpreteerd uit verschillende databronnen. Het doel is betrouwbare, efficiënte en schaalbare oplossingen bieden voor o.a. business intelligence-doeleinden en machine learning-modellen. Deze oplossingen zijn getoetst aan de onderliggende logica, waarmee de organisatie strategische keuzes kan maken. Vanuit Data enginering is nauw contact met stakeholders aan de business-kant. Verder is het vakgebied data enginering gericht op eventuele productieverstoringen oplossen en betrokken bij productontwikkelingsprojecten. Data enginering draagt zorg voor het beschikbaar, veilig, beheersbaar en robuust beschikbaar stellen van data op bijvoorbeeld een analytics-platform.
Professionele Kennisgebieden & Certificaten
- Programmeren: SQL, SAS, Teradata, C, R, Java, Cobol en LSF
- Data Management Body of Knowledge: DMBOK Aanvullende kennisgebieden/Voorbeelden van opleidingen
- Softwareontwerp: Java Software Designer; Microsoft Certified Solution Developer (etc.)
- Methoden en technieken voor Agile ontwerp: RAD/LAD, RUP
- Datawarehouse, ETL: Analyzing Data with Power BI, Analyzing Data with SQL Server Reporting Services
- BI Tooling: Python Fundamentals / Advanced Functie eisen Eisen (Knock-out criteria)
- Aantoonbare uitgebreide kennis van en ervaring met infrastructuur, dataconcepten, ETL/ELT, programmeertalen, BI-producten, datavirtualisatie, datatechnologie, methodieken, beveiliging (Professionele kennisgebieden: Data Management Body of Knowledge).
- Minimaal 4 jaar ervaring met ICT in het algemeen (T-shaped profiel).
- Minimaal 3 jaar ervaring als (data)platform engineer.
- Minimaal 3 jaar ervaring als machine learning engineer/AI-engineer.
- Minimaal 3 jaar ervaring met Azure. Functie wensen Wensen
- Ervaring met ontwerp- en architectuurtaken.
- Ervaring met business analyse (user stories, functionele eisen/wensen, processen/procedures).
- Ervaring met PowerBI en Tableau.
- Ervaring met Datahub en Datacatalogus.
- Ervaring met Datavirtualisatie.
- Ervaring met Kubernetes en Docker.
- Ervaring met Python, SQL etc.
- Ervaring met Azure Databricks. Overige Informatie Opdracht Details
Klant:
Ministerie van Economische Zaken - DICTU
Type Aanvraag:
Regulier
Startdatum:
13-04-2026
Duur:
6 maanden (met optie tot verlenging van 3 x 6 maanden)
Uren:
36
ZZP:
Nee
Deadline:
2026-04-03