Het RMDM-realisatieteam (Data Services) ontwikkelt de RMDM-Hub: een centrale voorziening die (relatie)masterdata uit in- en externe bronsystemen (o.a. ECB/EIOPA/CBS) verzamelt, vergelijkt en certificeert. De Hub maakt datakwaliteit inzichtelijk voor data stewards en stelt gecertificeerde relatiemasterdatasets beschikbaar aan in- en externe afnemers. Als Data Engineer Masterdata ontwerp en realiseer je de MDM-dataketens en datafuncties van de RMDM-Hub op basis van het masterdatamodel en het data quality framework.

Je realiseert de solution-architectuur met Azure Synapse, Delta Lake, Azure Storage Accounts, Power BI en Apache Spark. Je ontwikkelt zowel de backend van het dataplatform als dashboards. Je werkt volgens DevOps-principes (you build it, you run it) en zet met Azure DevOps en YAML automatische deployments/pipelines op; infrastructuur wordt door het team uitgerold (o.a. met BICEP/YAML/PowerShell). Op termijn gaat het platform over op Microsoft Fabric en/of Databricks.

We zitten in de afrondende fase van de RMDM Roadmap: de komende 6 tot 12 maanden ronden we de realisatie af zover mogelijk af, stabiliseren we de oplossing en bereiden we de overdracht naar intern beheer en doorontwikkeling voor. Daarom zoeken we een data engineer die de RMDM-dataketens en datafuncties van de RMDM-Hub verder afbouwt en productie-/beheer-ready maakt. Je vertaalt de solution-architectuur naar werkende oplossingen op Azure en werkt nauw samen met developer, collega data-engineers, analisten, Product Owner in een 3-wekelijks sprintritme.

Je bouwt datalakehouse-oplossingen en datamodellen (o.a. Ralph Kimball dimensioneel model) en implementeert datakwaliteitscontroles op basis van geautomatiseerde regels. In deze fase ligt de nadruk op afronden en stabiliseren: het harden van pipelines en dataflows, verbeteren van monitoring/alerting, documentatie en runbooks, en het automatiseren van deployments (CI/CD) zodat de oplossing daarna duurzaam in beheer genomen kan worden. Je werkt met SQL, PySpark/Python en Azure Data Factory en levert rapportages/dashboards in Power BI (incl. DAX/Analysis Services waar nodig). Je borgt kwaliteit via testen, pipelines en quality control binnen de DNB Way-of-Working en draagt kennis actief over aan beheer- en supportpartijen.

• Minimaal 3 jaar relevante werkervaring als data engineer in Azure (bij voorkeur 5 jaar).
• Minimaal 3 jaar relevante werkervaring met Python, Azure SQL en/of SQL Server.
• Minimaal 3 jaar relevante werkervaring met Apache Spark.
• Minimaal 2 jaar relevante werkervaring met Azure Synapse.
• Minimaal 3 jaar ervaring met Power BI, DAX en/of Analysis Services.
• Ervaring met werken in een Agile/Scrum team en met CI/CD.
• Ervaring met het stabiliseren van productieomgevingen (bugfixing, performance, beheerbaarheid) en overdracht naar beheer.
• Minimaal 5 jaar relevante ICT-werkervaring in een grote organisatie (> 1.000 medewerkers), bij voorkeur overheid en/of financiële dienstverlener.
• Minimaal 1 jaar ervaring met datalakehouse-architectuur en dimensioneel modelleren (Ralph Kimball).
• HBO/WO werk- en denkniveau.
• Aantoonbaar analytisch vermogen en gestructureerde manier van werken (complexe materie snel kunnen doorgronden).
• Uitstekende communicatieve vaardigheden in de Nederlandse taal.
• Je bent tenminste 24 uur per week beschikbaar.

Wensen

• Kennis van het opleveren van beheerbare software (documentatie/runbooks). (5 punten)
• Minimaal 2 jaar ervaring met Azure DevOps (boards, repos, build/release pipelines), deployment-automatisering, testautomatisering (unit/integratie/e2e) en kwaliteitsborging via code reviews en pipelines. (5 punten)
• Minimaal 2 jaar ervaring met Azure Data Factory, Microsoft Fabric en/ Databricks en automatiseren van deployments en infra-uitrol met Azure DevOps, YAML, Bicep, Powershell. (10 punten)
• Bij ten minste één opdracht aantoonbare ervaring opgedaan met het realiseren van een centrale masterdatahub, waaronder het ontwerpen, bouwen en beheren van schaalbare en herleidbare datapipelines en integraties voor het verwerken, valideren, verrijken en distribueren van masterdata. (10 punten)
• Kennis van testframeworks en testautomatisering (unit/integratie/e2e). (5 punten)
• Kennis van de werking van een masterdata-hub als centrale oplossing in een federatieve data-architectuur. (10 punten)
• Kennis van relatiemasterdata-concepten en RMDM-datamodellering (o.a. identifiers, authoritative/golden record, matching & deduplicatie, historie/tijdlijnen met geldigheid, sleutelbeheer/registry tables) en de samenhang met relevante interne/externe bronnen. (15 punten)
• Beschikbaarheid voor 36 uur per week. (5 punten)

Competenties

• Analytisch vermogen en gestructureerde manier van werken.
• Resultaatgerichtheid
• Pro-activiteit
• Gericht op samenwerking
• Communicatief
• Kennisdeling en -borging faciliteren zodat de interne organisatie na afloop zelfstandig kan functioneren.

Je komt te werken bij De Nederlandsche Bank in het RMDM-realisatieteam (Data Services). In dit team werk je nauw samen met een developer, collega data-engineers, analisten en een Product Owner in een 3-wekelijks sprintritme.

Optie tot verlenging: Er is een optie tot verlenging van 24 maanden.

Hybride: Geen verdere informatie

Overig algemeen:

Een JDS Screening is vereist voor deze opdracht. Dit is omdat je zult werken met bedrijfsgevoelige informatie en kennis zult hebben van de logische beveiliging.