Data Architecture & Pipelines: Design, develop, and maintain scalable data pipelines and ETL processes for ingesting, transforming, and delivering structured and unstructured data.

Data Governance & Data Quality: Implement governance frameworks, data catalogs, and quality‑monitoring processes to ensure compliance, integrity, and security across all data assets.

Data Integration & Storage: Manage data lakes, data warehouses, and streaming platforms; optimize storage solutions for performance and cost efficiency.

AI & Analytics Enablement: Prepare, enrich, and curate datasets for machine‑learning and advanced‑analytics projects, ensuring data scientists and AI engineers have seamless access to high‑quality data.

Performance Optimization: Monitor and optimize data workflows for speed, scalability, and resilience, across both cloud environments and on‑premise infrastructure.

Collaboration: Work closely with data scientists, software engineers, project managers, and other stakeholders to deliver end‑to‑end data solutions.

Continuous Improvement: Stay up to date with new technologies in data engineering, big data, and cloud platforms, and promote best practices within the team.

Client Interaction: Support clients in defining their data needs, present technical solutions, and advise on data‑driven strategies.

A role in which you actively contribute to the further development and growth of the Digital division within TÜV Austria, with impact on challenging data, analytics, and AI projects across various sectors.

A supportive and collaborative work environment with an open and respectful company culture, where colleagues support each other and knowledge sharing is central.

An organization that consciously reinvests its profits in employees, technology, and services, ensuring that you work in an environment that continually innovates and moves forward.

Extensive opportunities for professional growth through training in data engineering, cloud platforms, big‑data technologies, data modeling, and AI enablement.

A competitive salary supplemented with a comprehensive package of additional benefits, including:

• Meal vouchers of 8 euros per working day and eco vouchers of 250 euros per year

• Hospitalization insurance (including outpatient and dental care), group insurance, and the option to add family members

• Year-end bonus

• Mobile subscription and Bring Your Own Device allowance

• Laptop

• Company car with charging card or mobility budget

• Flexible Income Plan with options such as extra leave days, purchase of telecom devices, bicycle leasing…

• Seniority leave starting from 2 years

• Flexible working hours, telework options, and attention to a healthy work‑life balance

Education: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Engineering, Information Systems, or related field.

Experience: 3–5 years in data engineering, big data, or data platform development.

Fluency in both written and spoken Dutch and English is required.

Technical Skills:

• Strong proficiency in Python and SQL; experience with distributed systems (Spark, Databricks).

• Cloud Platforms:

  • Microsoft Azure: Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Microsoft Fabric,Azure Cosmos DB.

  • Other Clouds: AWS (Glue, RDS, Athena, Redshift, S3), GCP (BigQuery, Dataflow).

• Data Orchestration & Workflow: Airflow, Prefect, Dagster, ADF

• Data transformation: dbt

• Data Warehousing & Modeling: Snowflake, DuckDB, BigQuery.

• Streaming & Real-Time Processing: Kafka, Azure Event Hub.

• Visualization & BI: Power BI, Tableau.

• Familiarity with CI/CD pipelines (Azure DevOps, GitHub Actions) and containerization (Docker, Kubernetes).

• Infrastructure as Code: Terraform

 Analytical Thinking: Ability to design efficient data workflows and troubleshoot complex data issues.

Communication: Clear and concise communication skills for technical and non-technical stakeholders.

Ethical Standards: Commitment to data privacy, security, and compliance with relevant regulations.

Bonus: Experience with MLOps and DataOps.

Data‑architectuur & datapipelines: Ontwerpen, ontwikkelen en onderhouden van schaalbare datapijplijnen en ETL‑processen voor het inladen, transformeren en leveren van gestructureerde en ongestructureerde data.

Data governance & datakwaliteit: Implementeren van governance‑frameworks, data‑catalogi en kwaliteitsbewakingsprocessen om compliance, integriteit en beveiliging van alle data‑assets te garanderen.

Data‑integratie & opslag: Beheren van data lakes, datawarehouses en streamingplatformen; optimaliseren van opslagoplossingen voor prestaties en kostenefficiëntie.

AI & analytics enablement: Voorbereiden, verrijken en cureren van datasets voor machine‑learning‑ en advanced‑analyticsprojecten, zodat data scientists en AI‑engineers vlot toegang hebben tot hoogwaardige data.

Performance‑optimalisatie: Monitoren en optimaliseren van dataworkflows voor snelheid, schaalbaarheid en veerkracht, zowel in cloudomgevingen als on‑premise‑infrastructuur.

Samenwerking: Nauw samenwerken met data scientists, software engineers, projectmanagers en andere stakeholders om end‑to‑end datasolutions te realiseren.

Continue verbetering: Nieuwe technologieën binnen data engineering, big data en cloudplatformen opvolgen en best practices stimuleren binnen het team.

Klanteninteractie: Klanten ondersteunen bij het scherpstellen van databehoeften, technische oplossingen presenteren en adviseren over data‑gedreven strategieën.

Opleiding: Bachelor‑ of masterdiploma in Computer Science, Data Engineering, Information Systems of een aanverwant domein.

Ervaring: 3–5 jaar ervaring in data engineering, big data of de ontwikkeling van dataplatformen.

Talen: Vloeiend in zowel gesproken als geschreven Nederlands en Engels is vereist.

Technische Skills:

• Sterke kennis van Python en SQL; ervaring met gedistribueerde systemen (Spark, Databricks).

• Cloud Platforms:

  • Microsoft Azure: Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Microsoft Fabric,Azure Cosmos DB.

  • Andere clouds: AWS (Glue, RDS, Athena, Redshift, S3) en GCP (BigQuery, Dataflow).

• Data‑orchestratie & workflows: Airflow, Prefect, Dagster, ADF.

• Data transformation: dbtDatatransformatie: dbt.

• Data Warehousing & Modeling: Snowflake, DuckDB, BigQuery.

• Streaming & Real-Time Processing: Kafka, Azure Event Hub.

• Visualisatie & BI: Power BI, Tableau

• Familiarity with CI/CD pipelines (Azure DevOps, GitHub Actions) and containerization (Docker, Kubernetes).

• Infrastructure as Code: Terraform

Analytisch denken: Vermogen om efficiënte dataworkflows te ontwerpen en complexe dataproblemen te analyseren en op te lossen.

Communicatie: Duidelijke en beknopte communicatiestijl naar technische en niet‑technische stakeholders.

Ethische standaarden: Sterke focus op dataprivacy, veiligheid en naleving van relevante regelgeving.

Bonus: Ervaring met MLOps en DataOps.

Een rol waarin je actief meebouwt aan de verdere uitbouw en groei van de Digital‑tak binnen TÜV Austria, met impact op uitdagende data‑, analytics‑ en AI‑projecten binnen diverse sectoren.

Een ondersteunende en collaboratieve werkomgeving met een open en respectvolle bedrijfscultuur, waar collega’s elkaar ondersteunen en kennisdeling centraal staat.

Een organisatie die haar winst bewust herinvesteert in medewerkers, technologie en diensten, zodat je werkt in een omgeving die voortdurend innoveert en vooruitgaat.

Ruime mogelijkheden voor professionele groei via opleidingen in data engineering, cloudplatformen, big‑data‑technologieën, datamodellering en AI‑enablement.

Een competitief salaris aangevuld met een uitgebreid pakket extralegale voordelen, waaronder:

• Maaltijdcheques van 8 euro per werkdag en ecocheques van 250 euro per jaar

• Hospitalisatieverzekering (incl. ambulante en tandzorg), groepsverzekering en de mogelijkheid om gezinsleden toe te voegen

• Eindejaarspremie

• GSM‑abonnement en Bring Your Own Device‑vergoeding

• Laptop

• Bedrijfswagen met laadpas of mobiliteitsbudget

• Flexibel Income Plan met opties zoals extra vakantiedagen, aankoop van telecomtoestellen, fietslease…

• Anciënniteitsdagen vanaf 2 jaar

• Flexibele werkuren, telewerkopties en aandacht voor een gezonde werk‑privébalans