Werk mee aan slimme en betrouwbare data-oplossingen
We bouwen bij LabsData geen eenmalige dataplatformen. We bouwen één goed modulair platform en rollen dat gestandaardiseerd uit bij o.a. woningcorporaties en gemeenten.
- Azure-infrastructuur in Terraform met geïsoleerde state per klant
Modulair betekent bij ons dat een klant alleen de componenten krijgt die hij nodig heeft en dat een verbetering die je voor de één bouwt bij iedereen terechtkomt. Geen custom framework per klant, maar standaardpatronen die uitlegbaar en overdraagbaar zijn.
LabsData groeit en gaat de komende jaren van start-up naar scale-up: een klein team, snel schakelen en veel van wat er over vijf jaar staat wordt nu bedacht. Het platform groeit sneller dan we met het huidige team kunnen bijbenen. We zoeken iemand die er mede-eigenaar van wordt en niet iemand die tickets afwerkt.
- Nieuwe klanten onboarden op ons platform: Terraform-deployment, netwerk- en identityinrichting, Unity Catalog-structuur, van eerste subscription tot draaiende productiepipelines.
- Ingestie bouwen vanaf uiteenlopende bronsystemen: corporatie-ERP’s zoals Tobias (Aareon), ViewPoint (Itris) en Dynamics Empire (ZIG), maar net zo goed financiële pakketten, vastgoedsystemen, HR-systemen, SQL Server-databases, REST-API’s, SaaS-diensten en periodieke bestandsleveringen. Elk bronsysteem heeft zijn eigen ontsluitingsmodel en zijn eigen eigenaardigheden. Onze connectorenbibliotheek vangt die verschillen af en is een van onze belangrijkste bouwstenen. Jij breidt hem uit en maakt hem robuuster.
- Meebeslissen over de platformarchitectuur. Naamgevingsconventies, catalogusindeling, welke Databricks-features we wel en niet standaardiseren: dat zijn teambeslissingen, geen decreten van bovenaf.
- De ontwikkelstraat scherp houden: pipelines, tests, code reviews en documentatie die klopt.
- Klanten meenemen in datagedreven werken. Wij zijn hun data-engineeringteam; de meeste corporaties en gemeenten hebben zelf geen data engineers. Je zit aan tafel met informatiemanagers en mensen uit de business, vertaalt hun vraag naar wat er in het platform moet gebeuren en helpt ze stap voor stap meer uit hun eigen data te halen, zonder jargon en met geduld voor de organisatie eromheen.
- Bouwen aan herbruikbare bouwstenen: je herkent wat klanten en bronsystemen gemeen hebben, maakt oplossingen zo generiek mogelijk en voorkomt daarmee dat we hetzelfde probleem meerdere keren oplossen.
Wat breng jij mee?
- Minimaal 3 jaar ervaring als data engineer of platform engineer in een productieomgeving.
- Aantoonbare ervaring met het bouwen en onderhouden van ETL/ELT-pipelines die daadwerkelijk in productie draaien: batch- en incrementele verwerking, foutafhandeling, monitoring en datakwaliteit.
- Je begrijpt gelaagde datamodellering (bijvoorbeeld raw/staging naar een gemodelleerde laag) en kunt beargumenteren waarom je iets zo hebt opgezet.
- Sterk in Python en SQL. Ervaring met Spark of een ander distributed processing framework is mooi meegenomen.
- Git-first werken: branches, pull requests, CI/CD. Notebooks die alleen op iemands laptop draaien zijn hier geen deliverable.
- Nederlands en Engels op professioneel niveau.
Pre (geen dealbreaker)
- Databricks Unity Catalog, Delta en Asset Bundles. Wij werken er dagelijks mee, maar als je uit een andere hoek komt (Snowflake, Fabric, Synapse, een eigen Spark- of Airflow-omgeving) leer je dit bij ons snel. Solide data-engineeringfundamenten wegen zwaarder dan de tool.
- Netwerkkennis: VNets, private endpoints, DNS en firewallregels. Wie ooit een dag kwijt is geweest aan een JDBC-connectie die in de ene workspace wél werkte en in de andere niet, begrijpt waarom we dit vragen.
- Ervaring in consultancy of een omgeving met meerdere klanten tegelijk.
AI in ons dagelijks werk
We zijn er vroeg bij met AI in ons ontwikkelproces en we zijn klein genoeg om er snel iets mee te doen. Een idee gaat hier binnen een week van “handig als dit kon” naar iets dat het hele team gebruikt. Wat er inmiddels staat: een eigen interne plugin-marketplace, een MCP-koppeling met Azure DevOps, slash commands voor ticketaanmaak, geautomatiseerde review op pull requests en repo’s met onderhouden AI-context.
Dat is een begin en geen eindstation. We zoeken iemand die dit verder brengt, die iets automatiseert als het voor de derde keer handmatig gebeurt en die gegenereerde code net zo kritisch leest als code van een collega.
Wat bieden wij jou?
- Een klein team en een startup-tempo. Geen managementlaag tussen jou en de beslissingen: een goed idee kan hier binnen een week beleid zijn.
- Snel schakelen doen we tijdens kantooruren. Structureel overwerken zien we als een planningsfout, niet als inzet.
- Vroeg instappen. De keuzes die nu gemaakt worden over architectuur, standaarden en manier van werken bepalen hoe LabsData er over vijf jaar uitziet, en jij zit aan die tafel.
- Een platform dat écht gestandaardiseerd is, dus je herbouwt niet bij elke klant hetzelfde.
- Werken voor voornamelijk klanten met een maatschappelijke opgave. Je werk doet er daarom echt toe.
- Veel ruimte om zelf je werk en werklocatie in te delen, waarbij we vrijdag als gezamenlijke kantoordag hanteren (tot eind 2026 in Woerden, vanaf 2027 in Moordrecht).
- Een competitief arbeidsvoorwaardenpakket: een salaris van €50.000 tot €80.000 bruto per jaar, afhankelijk van kennis en ervaring, inclusief mobiliteitsregeling, pensioenbijdrage en opleidingsbudget.
- Een baan voor 32 tot 40 uur per week.