Hoe vind je jouw eerste baan als data engineer?

  • 20 september 2026
  • Posted by: Ebicus Redactie
  • Categorie: Ebicus
Geen reacties

Je eerste baan als data engineer vind je door een combinatie van de juiste skills opbouwen, een sterk portfolio samenstellen en gericht te zoeken bij werkgevers die ook starters een kans geven. Het goede nieuws: de vraag naar data engineers is in 2026 groter dan ooit, wat betekent dat je als starter meer kansen hebt dan je misschien denkt. In dit artikel beantwoorden we de belangrijkste vragen die je hebt als je net begint.

Welke skills heb je nodig als beginnend data engineer?

Als beginnend data engineer heb je technische basiskennis nodig van SQL, Python en cloudplatformen zoals Azure of AWS. Daarnaast is kennis van data pipelines, ETL-processen en tools als Apache Spark of dbt erg nuttig. Je hoeft niet alles perfect te beheersen, maar je moet kunnen aantonen dat je begrijpt hoe data van A naar B komt en hoe je dat betrouwbaar en schaalbaar maakt.

Hier is een overzicht van de skills die de meeste werkgevers verwachten van een junior data engineer:

  • SQL: de absolute basis voor elke data engineer. Complexe queries schrijven, joins beheersen en data modelleren.
  • Python: voor het bouwen van scripts, pipelines en datatransformaties.
  • Cloud: kennis van Azure, AWS of OCI (Oracle Cloud Infrastructure). Azure is in Nederland het meest gevraagd.
  • Data pipelines en ETL: begrijpen hoe je data extraheert, transformeert en laadt naar een datawarehouse of datalake.
  • Versiebeheer: Git is geen optie, maar een verwachting.
  • Basiskennis van DevOps: CI/CD-pipelines, containerisatie met Docker en een beetje Kubernetes is een mooie bonus.

Wat werkgevers ook steeds meer waarderen: begrip van datakwaliteit en datagovernance. Ruwe data is nutteloos als je niet weet hoe je die betrouwbaar maakt voor de rest van de organisatie.

Hoe bouw je een portfolio als data engineer zonder werkervaring?

Je bouwt een portfolio als data engineer zonder werkervaring door zelf projecten te maken op basis van openbare datasets, en die op GitHub te zetten. Denk aan een ETL-pipeline die je hebt gebouwd met Python en Azure, of een dashboard dat je hebt gekoppeld aan een live databron. Het gaat er niet om dat het perfect is, maar dat je laat zien hoe je denkt en werkt.

Concrete ideeën om je portfolio te vullen:

  1. Bouw een data pipeline van scratch. Gebruik een openbare dataset (zoals data van het CBS of Kaggle), verwerk die met Python en laad het resultaat in een cloudopslag.
  2. Maak een dashboard. Koppel je verwerkte data aan een visualisatietool zoals Power BI of Metabase.
  3. Documenteer alles. Een goede README op GitHub laat zien dat je niet alleen code schrijft, maar ook communiceert over wat je hebt gebouwd en waarom.
  4. Draag bij aan open source. Kleine bijdragen aan bestaande projecten tonen aan dat je kunt samenwerken in een echte codebase.
  5. Volg een certificering. Een Azure Data Engineer Associate-certificaat of een vergelijkbare certificering geeft je portfolio extra gewicht.

Het mooie van een portfolio is dat het nooit af is. Begin klein, maar begin nu.

Ben jij de Ebicus die we nog missen?
Wij zijn geen standaard IT-bedrijf. We werken voor topklanten, vanuit een bijzondere locatie, met een team dat jou écht de ruimte geeft om te groeien. Starter of senior — er is altijd een plek voor jou.
Join the Ebicus Experience →
Salesforce · Oracle · Microsoft · Data

Waar vind je data engineer vacatures als starter?

Data engineer vacatures voor starters vind je het beste op LinkedIn, Indeed en gespecialiseerde IT-jobboards zoals ITvacatures.nl en Computerjobs.nl. Maar de meest interessante kansen zitten vaak niet in de grote vacaturebanken: ze zitten bij kleinere gespecialiseerde bureaus die actief zoeken naar talent met potentieel.

Naast jobboards zijn dit de kanalen die het meeste opleveren:

  • LinkedIn: volg bedrijven die je interessant vindt en reageer ook op vacatures die om “medior” vragen. Als je een sterk portfolio hebt, kom je verder dan je denkt.
  • Netwerk: praat met mensen in het vakgebied via meetups, webinars en online communities zoals de Nederlandse Data Community.
  • Directe sollicitaties: stuur een open sollicitatie naar bedrijven die je aanspreken. Veel kleinere bureaus hebben geen actieve vacature maar zijn altijd op zoek naar goed talent.
  • Werken-bij pagina’s: bekijk de vacatures bij IT-bedrijven die werken met enterprise-klanten en moderne technologieën. Dat soort omgevingen leert je snel.

Wat is het verschil tussen een junior data engineer bij een groot bedrijf en een klein bureau?

Het grootste verschil is de breedte van je werk en de snelheid van je groei. Bij een groot bedrijf werk je vaak aan één specifiek onderdeel van een grote dataketen, met veel lagen tussen jou en de eindgebruiker. Bij een klein bureau doe je meer, zie je sneller het resultaat en heb je meer directe invloed op de projecten waar je aan werkt.

Hier is een vergelijking op de punten die het meest tellen voor starters:

  • Variatie: klein bureau wint. Je werkt bij meerdere klanten en ziet meer soorten problemen.
  • Diepgang: groot bedrijf wint op specialisatie. Je werkt langer aan één systeem en leert dat grondig kennen.
  • Groeitempo: klein bureau wint. Je leert sneller omdat je eerder verantwoordelijkheid krijgt.
  • Stabiliteit: groot bedrijf wint op zekerheid en vaste processen.
  • Cultuur: klein bureau voelt persoonlijker. Je bent geen nummer, maar een collega die iedereen kent.
  • Klanten: bij een goed klein bureau werk je wél voor grote enterprise-klanten, maar vanuit een hechter team.

De keuze hangt af van wat jij wilt: snel veel leren in een dynamische omgeving, of rustig specialiseren binnen één grote organisatie. Veel starters kiezen bewust voor een klein bureau om een brede basis te leggen.

Hoe verloopt een sollicitatiegesprek voor een data engineer functie?

Een sollicitatiegesprek voor een data engineer functie bestaat meestal uit een technische toets en een cultuurfit-gesprek. De technische toets test je kennis van SQL, Python en je begrip van data-architectuur. Het cultuurfit-gesprek gaat over hoe je werkt, hoe je communiceert en of je past bij het team.

Wat je kunt verwachten per fase:

  1. Eerste kennismaking (telefonisch of video): een korte introductie over jezelf, je achtergrond en waarom je geïnteresseerd bent. Bereid een heldere pitch voor van twee minuten.
  2. Technische toets: SQL-opdrachten, een Python-case of een take-home assignment waarbij je een kleine pipeline bouwt. Lees de opdracht goed en denk hardop mee over je aanpak.
  3. Verdiepingsgesprek: je bespreekt je portfolio en de technische keuzes die je hebt gemaakt. Wees eerlijk over wat je nog niet weet, maar laat zien hoe je leert.
  4. Teamgesprek: bij veel kleinere bureaus maak je ook kennis met het team. Dit is net zo belangrijk als de technische ronde.

Tip: stel zelf ook vragen. Wat zijn de projecten waar je aan gaat werken? Hoe ziet de eerste maand eruit? Dat laat zien dat je serieus bent en nadenkt over de fit.

Welke carrièrepaden zijn er na je eerste data engineer baan?

Na je eerste baan als data engineer kun je doorgroeien naar senior data engineer, data architect, analytics engineer of ML engineer. Sommige data engineers bewegen richting engineering management, anderen specialiseren zich juist verder in cloud- of dataplatformarchitectuur. Welk pad je kiest, hangt af van of je meer richting de techniek, de architectuur of de mensen wilt groeien.

De meest voorkomende richtingen:

  • Senior data engineer: je verdiept je technische kennis, neemt complexere vraagstukken aan en begeleidt juniors.
  • Data architect: je ontwerpt de datainfrastructuur op organisatieniveau en maakt strategische keuzes over platforms en tools.
  • Analytics engineer: je beweegt meer richting de business en zorgt dat data bruikbaar en begrijpelijk is voor analisten en stakeholders.
  • ML engineer: je combineert data engineering met machine learning en bouwt systemen die modellen in productie draaien.
  • Cloud platform specialist: je specialiseert je in cloudinfrastructuur en DevOps, inclusief CI/CD, Kubernetes en security.

In 2026 groeit ook de vraag naar data engineers die iets weten van AI-integraties. Bedrijven willen niet alleen data opslaan en verplaatsen, maar er ook slim mee werken. Dat maakt AI-kennis een nuttige investering vroeg in je carrière.

Hoe Ebicus helpt bij jouw start als data engineer

Bij ons werk je als data engineer aan enterprise-klanten zoals Rabobank, ABN AMRO, IKEA en de Politie, vanuit een hecht team in Haarlem. We bieden geen starre structuren of eindeloze managementlagen. Wel veel ruimte om te leren, eigen initiatief te nemen en te werken met moderne tools zoals Azure, AI-integraties en onze data en cloud dienstverlening.

  • Platte organisatie met korte lijnen en directe impact
  • Hybride werken: 2 dagen op kantoor in Haarlem, de rest flexibel
  • Werken met Azure, OCI, Kafka, MuleSoft en AI-toepassingen
  • Interne kennissessies en ruimte voor certificeringen
  • Een team van vakidioten met een gezonde dosis fun

Ben je benieuwd hoe werken bij ons eruitziet? Lees meer over wie wij zijn of neem direct contact op om te bespreken wat we voor jou kunnen betekenen.

Gerelateerde artikelen