In één oogopslag
- Taken: Bouw schaalbare datamodellen en automatiseer kwaliteitscontroles voor snelle, betrouwbare beslissingen.
- Bedrijf: Floryn, een snelgroeiende fintech met innovatieve technologie.
- Voordelen: Salaris tot €6.000, 30 vakantiedagen, ontwikkelbudget en hybride werken.
- Overige informatie: Autonome werkomgeving met ruimte voor persoonlijke groei en ontwikkeling.
- Waarom deze baan: Maak impact met data en werk aan uitdagende projecten in een dynamische omgeving.
- Kwalificaties: Minimaal twee jaar ervaring met data en sterke SQL-vaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 4000 - 6000 € per maand.
Als Data (Analytics) Engineer bij Floryn werk je op het snijvlak van engineering en analytics en bouw je aan de schaalbare datafundering waarop de organisatie vertrouwt. Je schrijft code, modelleert data, definieert metrics en automatiseert kwaliteitscontroles. Jouw werk heeft direct invloed op hoe snel en betrouwbaar teams beslissingen kunnen nemen. En wat je vandaag bouwt, kan morgen al in productie staan.
Floryn is een snelgroeiende Nederlandse fintech die zakelijke financiering sneller, transparanter en flexibeler maakt met eigen technologie. Sinds 2016 heeft Floryn voor meer dan €800 miljoen aan financiering verstrekt aan het mkb en inmiddels werken er meer dan 80 Nederlandse en internationale collega's.
Wat biedt Floryn
- Een salaris tussen €4.000 en €6.000 bruto per maand op basis van 40 uur, afhankelijk van je ervaring.
- 30 vakantiedagen, 8% vakantiegeld en een pensioenbijdrage.
- Een persoonlijk ontwikkelbudget van €2.500 voor boeken, cursussen, trainingen en conferenties, aangevuld met een well-being budget.
- Een MacBook, noise-cancelling headset en andere hoogwaardige apparatuur die je nodig hebt om goed te kunnen werken.
- Hybride werken, waarbij je regelmatig samenwerkt op het kantoor in het centrum van 's-Hertogenbosch.
- Een NS Business Card 1e klas, een elektrische leasefiets of €0,23 per kilometer wanneer je met eigen vervoer reist.
- Veel autonomie om technische verbeteringen te signaleren, projecten te initiëren en mee te bouwen aan de dataomgeving van Floryn.
- Een internationale scale-upomgeving met directe communicatie, normale werktijden, bedrijfsuitjes, skitrips en offsites.
Wat je als Data (Analytics) Engineer gaat doen
Floryn is geen dashboardfabriek. Vraagt iemand om een nieuwe metric of rapportage? Voordat je begint te bouwen, wil je eerst weten wat diegene daadwerkelijk probeert te begrijpen of welke beslissing ermee genomen moet worden. Dat kritische denken stopt niet zodra je iets hebt gebouwd. Komt er uit een analyse 43,2%? Dan controleer je niet alleen of je query technisch klopt, maar vraag je jezelf ook af of die 43,2% überhaupt logisch is.
Hetzelfde geldt voor technische verbeteringen. Zie je een proces dat onnodig handmatig verloopt of een codebase die betrouwbaarder kan? Dan duik je erin, stel je een betere aanpak voor en bouw je de oplossing. Bij Floryn krijg je de vrijheid om een probleem te onderzoeken en een oplossing van eerste idee tot implementatie te brengen.
Wat ga je doen?
- Je ontwerpt, optimaliseert en transformeert datamodellen in dbt, zodat analisten en andere teams snel met betrouwbare data kunnen werken.
- Je bouwt verder aan de semantic layer, zodat belangrijke metrics één keer goed worden gedefinieerd en vervolgens consistent binnen de hele organisatie worden gebruikt.
- Je automatiseert controles en root-cause analyses rondom belangrijke metrics, zodat sneller duidelijk wordt wat verandert en waarom.
- Je schrijft veel SQL en gebruikt Python voor prototyping, automatisering en complexere analyses.
- Je zorgt dat zowel data als code betrouwbaar blijven door middel van version control, testing, documentatie en continuous integration.
- Je werkt samen met Analysts, Data Scientists, Developers en commerciële teams om businessvragen te vertalen naar de juiste metric, dataset of technische oplossing.
- Je bouwt prototypes om nieuwe ideeën snel te testen en verbetert deze samen met stakeholders.
- Je signaleert zelf technische bottlenecks en brengt verbeteringen van eerste idee tot daadwerkelijke implementatie.
Technologie
Floryn werkt met data over onder andere klantgedrag, marketing, sales, CRM, leningadministratie en bedrijfsfinanciën. dbt wordt gebruikt voor transformaties en datamodellering, Metabase voor BI, Hightouch voor reverse ETL en Fivetran en Estuary voor data ingestion. Prefect draait terugkerende jobs, terwijl Python wordt gebruikt voor prototyping en zwaardere analyses. Je hoeft nog niet met iedere tool uit deze stack te hebben gewerkt. Ervaring met dbt is bijvoorbeeld geen harde eis. Belangrijker is dat je begrijpt hoe je betrouwbare, schaalbare en herbruikbare datamodellen bouwt en test.
Dit neem je mee
- Minimaal twee jaar relevante ervaring binnen data, analytics of engineering in een functie waarin je dicht op de data hebt gewerkt.
- Sterke SQL-vaardigheden en ervaring met een cloud data warehouse zoals BigQuery, Snowflake, Redshift of vergelijkbaar.
- Je bent comfortabel met het oplossen van technische problemen door middel van code.
- Ervaring met het bouwen van betrouwbare en herbruikbare datamodellen en met version control, testing en documentatie. Ervaring met dbt is een pré, geen vereiste.
- Het vermogen om een nog vage businessvraag te vertalen naar de juiste metric of technische oplossing, in plaats van simpelweg te bouwen wat er wordt gevraagd.
- Je communiceert duidelijk met zowel technische als niet-technische collega's, beheerst het Nederlands of Engels goed en bent bereid regelmatig vanuit het kantoor in 's-Hertogenbosch te werken.
Waar ga je werken
Je wordt onderdeel van Data Operations: een compact team waarin verschillende technische en analytische specialismen samenkomen. Je werkt nauw samen met een Analytics Engineer en Senior Data Analyst en schakelt daarnaast regelmatig met Data Science, Development en teams als Marketing, Risk en Sales. Als Data (Analytics) Engineer ben je binnen het team een technische sparringpartner. Jullie reviewen elkaars werk, dagen elkaar uit op keuzes rondom modellen en code en zorgen er samen voor dat de technische lat hoog blijft liggen. De manier van werken is autonoom en gefocust. Er is een korte dagelijkse stand-up en wekelijks bespreken jullie de voortgang en nieuwe projecten. Buiten die momenten heb je langere blokken waarin je daadwerkelijk kunt bouwen. Mis je context? Dan wordt van je verwacht dat je achter je scherm vandaan komt, vragen stelt en de mensen opzoekt die je verder kunnen helpen.
Interesse? We maken graag kennis met je. Solliciteer direct met je cv en een korte motivatie via het sollicitatieformulier. Steamz ondersteunt Floryn gedurende het werving- en selectieproces. De geselecteerde kandidaat treedt rechtstreeks in dienst bij Floryn. Heb je vragen over de functie of Floryn? Neem gerust contact op met Thijs Dings via 06 30716086 of thijs@steamz.nl.
Data (Analytics) Engineer in 's-Hertogenbosch werkgever: Steamz
Leebo Intelligente Bouwsystemen is een uitstekende werkgever die een stimulerende werkomgeving biedt in Nieuwkuijk, waar je als Calculator Prefab Bouw de kans krijgt om je vaardigheden te ontwikkelen en bij te dragen aan innovatieve bouwprojecten. Met een platte organisatie en korte communicatielijnen krijg je de ruimte om verantwoordelijkheid te nemen en processen te optimaliseren, terwijl je profiteert van een competitief salaris en mogelijkheden voor een vast contract. De focus op persoonlijke groei en teamwerk maakt Leebo een aantrekkelijke plek voor professionals die betekenisvol werk zoeken in de bouwsector.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data (Analytics) Engineer in 's-Hertogenbosch 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 Steamz!
✨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 Steamz, 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 Steamz.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Steamz. 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 (Analytics) Engineer in 's-Hertogenbosch 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 Steamz 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 Steamz 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 Steamz? 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 Steamz ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Steamz
✨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 Steamz
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Steamz 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.
