De recruiter
De recruiter
NielsKnapen
HeadFirst
Telefoon: x00000000000
E-mail: Xxxxx.Xxxxxx@Xxxxxxxxx.xx
Bedrijfsgegevens
Ministerie van Financiën (MinFin)
Data Engineer
Functie Data Engineer
Locatie Den Haag
Uren per week 28 uren per week
Looptijd 12.03.2023 - 10.08.2023
Opdrachtnummer 131784
Sluitingstijd 10.08.2023
Rolomschrijving en taakafspraken
Opdrachtomschrijving
Het zijn twee opdrachten met een deel A & B, maar is in de gunning voor beide delen aan één kandidaat en één aanbieder.
Project
A. Spendanalyse
B. Data Engineering analyse Opdrachtomschrijving Deel A
Analyse, opzet en realisatie van datasets waarmee en mogelijk tooling waarin query’s opgezet en samengesteld kunnen worden om (spend) analyses op te vragen om te monitoren, analyseren. De databronnen zijn divers. Het resultaat is een integraal stuurinstrument waarin actuele spendinformatie
opgevraagd en geanalyseerd kan worden met een op- en afschaalbare bron koppeling.
Opdrachtomschrijving Departementale spendanalyse
Binnen het ministerie van Financiën is behoefte aan een gedegen spendanalyse van de inkoopuitgaven van het gehele departement. In eerste instantie vindt de analyse plaats langs de elementen die de Algemene Rekenkamer voorschrijft bij de key control spendanalyse.
Deze zijn als volgt:
6. Periodiek uitvoeren van spendanalyses
Om de recht- en doelmatigheid van de inkopen/materiële uitgaven vast te stellen en maatregelen te treffen voor verbeteringen in het inkoopproces, is het uitvoeren van periodieke spendanalyses een belangrijk instrument. Met spendanalyses kan worden vastgesteld of:
o meerdere afzonderlijke, maar vergelijkbare, inkopen zijn verricht die ten onrechte niet in samenhang zijn beschouwd (‘splitsingsrisico’);
o inkopen binnen de aanbestedende dienst hebben plaatsgevonden die boven de Europese aanbestedingsgrens uitgaan en niet Europees zijn aanbesteed;
o inkopen zijn verricht buiten reeds afgesloten (Europees aanbestede) (raam)overeenkomsten om (“Maverick Buying”);
o inkopen zijn verricht onder een (raam)overeenkomst die inmiddels is verlopen, bijvoorbeeld omdat deze niet tijdig is verlengd;
o inkopen zijn verricht waarvan het contract niet in het contractenregister is opgenomen;
Deel B
Analyseren van grote hoeveelheden in- en externe data(bronnen) met gestructureerde en niet-gestructureerde data inclusief het daaraan gerelateerde ‘data wrangling’ proces. De uitkomsten daarvan moeten omgezet worden naar een advies ten behoeve van een datastrategie. Het, samen met andere specialisten, in de praktijk testen en toetsen van data wrangling en data cleansing processen maakt onderdeel uit van de werkzaamheden.
Kennis, ervaring, competenties en vaardigheden De Data Scientist/Engineer is niet enkel een generalist, maar is ervaringsdeskundige met datastromen (data pipelines) en databases.
Van de Data Scientist/Engineer wordt het volgende verwacht:
1. Communicatieve vaardigheden. Je kent de noodzaak om technische concepten te vertalen naar niet-technische taal en begrijpt welke communicatie nodig is voor interne en externe stakeholders.
2. Data-analyse en synthese. Je weet hoe je dataprofilering en bronsysteemanalyse moet uitvoeren en kan heldere inzichten presenteren aan collega's om het eindgebruik van de data te ondersteunen.
3. Data ontwikkelingsproces. Je kan data producten ontwerpen, bouwen en testen op basis van feeds van meerdere systemen met behulp van een reeks verschillende opslag technologieën en/of toegangsmethoden. Je weet hoe je herhaalbare en herbruikbare producten maakt.
4. Data-innovatie. Je kent kansen voor innovatie met nieuwe tools en het gebruik van data.
5. Ontwerp van data-integratie. Je kan data-oplossingen leveren in overeenstemming met overeengekomen organisatorische normen die ervoor zorgen dat services veerkrachtig, schaalbaar en toekomstbestendig zijn.
Eisen
Kandidaat beschikt over minimaal HBO werk- en denkniveau.
Kandidaat beschikt over kennis van relationele als non-relationele databases, cloudinfrastructuur en distributiesystemen. Kandidaat heeft minimaal 5 jaar werkervaring op het gebied van programmering met o.a. Python en Java.
Wensen
Kandidaat heeft kennis van het transport en het inladen (ETL) van big data. Kandidaat heeft ervaring met big datatools zoals Hadoop, Spark en Airflow.