In één oogopslag
- Taken: Bouw data-infrastructuur voor AI-toepassingen en ontwerp schaalbare datastromen.
- Bedrijf: QuantumBlack, AI by McKinsey - een innovatieve speler in de techwereld.
- Voordelen: Competitief salaris, uitgebreide voordelen en een wereldwijde leercultuur.
- Overige informatie: Kans om te groeien in een dynamische omgeving met cross-border samenwerking.
- Waarom deze baan: Werk aan de toekomst van AI en maak impact met data-engineering.
- Kwalificaties: 0-2 jaar ervaring in een data-gerelateerde rol en sterke programmeervaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 50490 - 61710 € per jaar.
Overview
In this role, you will build foundational data infrastructure powering AI applications, designing scalable pipelines and secure data environments.
You collaborate with cross-functional teams and clients to prepare data for AI-driven systems and contribute to next‑generation AI capabilities.
You’ll work within Mc Kinsey’s Data Engineering community in Be Ne Lux, across Agile teams, delivering scalable, production-ready data components that unlock meaningful client impact.
This is a unique opportunity to grow at the intersection of AI, data engineering, and enterprise solutions.
- Arbeidsvoorwaarden / Benefits
- competitive salary
- comprehensive benefits package
- global learning culture
- mentorship and apprenticeship
- opportunities for cross-border collaboration
- Verantwoordelijkheden
- Design and maintain scalable data pipelines for AI systems
- Manage secure data environments and prepare data for AI solutions
- Collaborate with Data Scientists, ML Engineers, and clients in cross-functional teams
- Contribute to R&D initiatives focused on scaling next-generation AI capabilities
- Work with Quantum Black and Labs teams to develop AI capabilities and enterprise solutions
- Build robust data foundations for production-ready AI systems
- Support clients across industries by delivering data-driven value
- Belangrijkste vereisten
- 0-2+ years’ experience in a data-focused role
- Strong programming skills, especially Python and SQL
- Familiarity with data platforms (Databricks, Snowflake, Big Query, PSQL) and cloud platforms (AWS, Azure, GCP)
- Experience with Pandas, Spark, dbt, Lang Chain, and related tooling
- Knowledge of version control (Git) and basic Dev Ops/MLOps concepts
- Excellent verbal and written English communication
- High time management in autonomous environments
- Willingness to learn quickly and adapt to different tech stacks
- Experience using coding agents (Cursor, Claude Code, Codex) is a plus
- strong communication skills
- time management
- quick learner
- Python
- SQL
- Databricks
Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam werkgever: McKinsey & Company
Bij Orphoz in Amsterdam bieden we een unieke werkomgeving waar je kunt groeien als Senior Consultant. Met een sterke focus op continue ontwikkeling, mentorship en een cultuur van feedback, krijg je de kans om je vaardigheden te verfijnen en impact te maken in uitdagende transformatieprojecten. Onze diverse en internationale gemeenschap stimuleert creativiteit en samenwerking, terwijl onze wereldklasse voordelen zorgen voor jouw welzijn en dat van je gezin.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij McKinsey & Company!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder McKinsey & Company, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij McKinsey & Company.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij McKinsey & Company. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Data Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat McKinsey & Company ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van McKinsey & Company echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij McKinsey & Company? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat McKinsey & Company ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij McKinsey & Company
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van McKinsey & Company
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar McKinsey & Company mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
