Data Engineer

Hybrid

La Hulpe, Belgium

Full Time

14-04-2025

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Job Specifications

To support growth, we are looking for a Senior Data Engineer with strong technical expertise, leadership skills, and a sense of ownership. You will play a key role in building the Data Management Platform (DMP) and shaping its future.

Your Role:
As part of the Foundation Team, based in Kuala Lumpur (KL) and HQ (Belgium), you will:

* Design, develop, test, and deploy new features and components for the DMP.
* Contribute to the evolution of the platform, ensuring scalability and performance.
* Promote best practices and provide technical expertise to business squads.
* Collaborate with delivery teams to support their data needs.

This is an exciting opportunity to be at the forefront of Client’s data transformation, driving innovation and excellence in payments analytics.

Skills:
Advanced hands-on expertise in Java 17 (at least 10y)
Experience in Cloud technology (container, Kubernetes, s3...)(at least 10y)
Proven experience in Data engineering and Software development practices
Experience in CI/CD - (at least 10y)
Solid understanding of Data Engineering (data hub, data lake and data warehousing) - (at least 10y)

About the Company

OneSource is a pan European based recruitment, employment agency founded in response to the market demands for more flexible, cost-effective, tailored recruitment solutions. It aims at providing high-quality services to provide the best outcomes in the recruitment and employment of personnel from a diverse set of business sectors. In today's highly competitive and ever-changing IT market, hiring the right candidate can make the difference between success and failure of any mission-critical project. We can navigate you throu... Know more

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Job Title: Senior Data Engineer – I McKinsey Transformatics
Job Description: Who You'll Work With You will work in our McKinsey Client Capabilities Network in EMEA and will be part of our Wave Transformatics team. Wave is a McKinsey SaaS product that equips clients to successfully manage improvement programs and transformations. Focused on business impact, Wave allows clients to track the impact of individual initiatives and understand how they affect longer term goals. It is a mix of an intuitive interface and McKinsey business expertise that gives clients a simple and insightful picture of what can otherwise be a complex process by allowing them to track the progress and performance of initiatives against business goals, budget and time frames. Our Transformatics team builds data and AI products to provide analytics insights to clients and McKinsey teams involved in transformation programs across the globe. The current team is composed of data engineers, data scientists and project managers who are spread across several geographies. The team covers a variety of industries, functions, analytics methodologies and platforms – e.g. Cloud data engineering, advanced statistics, machine learning, predictive analytics, MLOps and generative AI. As a member of the team, you will be responsible for designing, building, and optimizing scalable data solutions that power analytics, reporting, and machine learning. Working alongside a team of data engineers across global hubs, you will lead the development of robust data ingestion pipelines, procuring data from APIs and integrating it into cloud-based storage layers while ensuring data quality through rigorous cleaning and standardization. Your Impact You will also be part of an effort to build next-generation data platforms on the cloud to enable our business stakeholders to have rapid data access and incubate emerging technologies. Additionally, you will mentor junior engineers, and implement data governance practices to ensure security, compliance, and lifecycle management. In this role, you will design and build data products. You will develop and maintain scalable, reusable data products that serve as foundational assets for analytics, reporting, and machine learning pipelines. You will be architecting and optimizing data pipelines You will lead the design, develop, and enhance ETL/ELT workflows using AWS Lambda, AWS Glue, Snowflake, and Databricks You will ensure high-performance, scalable, and cost-efficient data processing solutions. You will manage and scale data infrastructure. You will oversee cloud-based data environments, configure optimized storage solutions (S3, Snowflake, Delta Lake), and manage compute resources for efficient data processing. You will perform tuning and optimization. You will implement advanced query tuning, indexing strategies, partitioning techniques, and caching to maximize efficiency in Snowflake and Databricks. You will check cross-functional collaboration. You will partner with data scientists, engineers, and business teams to deliver well-structured, analytics-ready datasets that drive insights and machine learning initiatives. You will govern data, compliance and security. You will establish and enforce best practices for access control, data lineage tracking, encryption, and compliance with industry standards (SOC 2, GDPR). You will automate and observe build resilient, automated data workflows leveraging tools such as Step Functions and Databricks Workflows. You will implement proactive monitoring, logging, and alerting to ensure system reliability and data quality. You will drive innovation and best practices. You will be responsible to mentor junior engineers, stay ahead of emerging technologies, participate in hackathons, contribute to internal knowledge sharing at team and company levels, and champion continuous improvement in data engineering methodologies. Your Qualifications and Skills Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or a related technical field 5+ years of hands-on experience in data engineering, ETL/ELT development, cloud-based data solutions, or building data products that serve analytics, automation, or machine learning needs Deep expertise in AWS cloud services, including S3, Lambda, Glue, Snowflake, and designing scalable, cost-efficient data architectures Proficiency in Python, including modularization, writing optimized, production-ready code for data transformations, automation, and workflow orchestration Expert-level SQL skills, including query optimization, performance tuning, stored procedures, and database design best practices Proven experience in designing and implementing scalable data pipelines using AWS Glue, Step Functions, and SQL-based transformations (using stored procedures) Strong knowledge of data modeling, data warehousing concepts, schema design, and partitioning strategies Hands-on experience with Tableau or other BI tools for data visualization and dashboard development Hands-on experience with DevOps and CI/CD, including infrastructure-as-code, version control (Git) and automated deployment strategies Strong problem-solving skills, with a focus on troubleshooting and optimizing complex data workflows for performance, reliability, and scalability Excellent communication and collaboration skills, with the ability to work effectively in agile, cross-functional teams and mentor junior engineers Experience with Databricks for scalable data processing, PySpark for distributed data transformations, and Delta Lake for data versioning (Preferred)