Choose from a wide range of CV templates and customize the design with a single click.
Use ATS-optimised CV and resume templates that pass applicant tracking systems. Our CV builder helps recruiters read, scan, and shortlist your CV faster.
Use professional field-tested resume templates that follow the exact CV rules employers look for.
Create CV
Use professional field-tested resume templates that follow the exact CV rules employers look for.
Create CVHet salaris van een data engineer is één van de meest competitieve en snelst groeiende in de Nederlandse arbeidsmarkt. Maar de realiteit is complexer dan de gemiddelde salarisindicaties die je online vindt.
Recruiters, hiring managers en ATS-systemen beoordelen niet alleen je titel of jaren ervaring — ze evalueren je marktpositie, technische diepgang, impact en schaarsteprofiel.
In dit artikel krijg je niet alleen inzicht in salarissen, maar vooral:
Hoe salarissen écht worden bepaald in hiring processen
Waarom sommige data engineers €20K–€50K meer verdienen dan anderen
Hoe je jouw cv positioneert om in de hoogste salarisband te komen
Wat recruiters en hiring managers daadwerkelijk zien als “senior”
De salarisrange voor data engineers in Nederland varieert sterk afhankelijk van senioriteit, stack, sector en impactniveau.
Junior Data Engineer (0–2 jaar): €2.800 – €3.800
Medior Data Engineer (2–5 jaar): €3.800 – €5.500
Senior Data Engineer (5+ jaar): €5.500 – €7.500+
Lead/Principal Data Engineer: €7.500 – €10.000+
Maar dit zijn oppervlakkige gemiddelden.
De echte vraag is:
Waarom verdient de ene senior €6.000 en de andere €9.000?
Salaris wordt niet bepaald door jaren ervaring alleen. In de praktijk gebruiken recruiters en hiring managers een combinatie van signalen:
Niet: “heeft pipelines gebouwd”
Wel: “heeft business-critical data platform gebouwd dat €X impact had”
Ownership van systemen vs bijdragen aan systemen
End-to-end verantwoordelijkheid
Directe business impact (revenue, efficiency, schaal)
Niet alle skills zijn gelijk in de markt.
Hoger betaalde stacks:
Cloud-native (AWS, GCP, Azure)
De grootste reden: slechte positionering.
Veel cv’s lijken op dit:
Weak Example:
“Responsible for building data pipelines using Python and SQL”
Good Example:
“Designed and deployed scalable ETL pipelines processing 50M+ records daily, reducing data latency by 70% and enabling real-time reporting across 5 business units”
Waarom dit verschil cruciaal is:
Recruiters scannen cv’s in 6–10 seconden. Zonder impactmetrics en context val je automatisch in een lagere salarisband.
Distributed systems (Spark, Kafka)
Real-time data pipelines
Data platform architecture
Lager betaalde profielen:
Alleen SQL + basic ETL
Tool-gebaseerde engineers zonder engineering depth
Een engineer die werkt in een startup met simpele pipelines ≠ engineer in enterprise met miljoenen datastromen.
Recruiters kijken naar:
Data volume
System complexity
Stakeholder landscape
Performance constraints
Dit is waar de meeste kandidaten falen.
Je verdient niet wat je doet.
Je verdient wat je aantoont dat je doet.
Hoge salarissen
Focus op reliability en compliance
Complexe data flows
Gemiddeld:
€5.500 – €9.000+
Hoogste groei en upside
Focus op scalability en performance
Gemiddeld:
€5.000 – €8.500+
Variabel salaris
Sterk afhankelijk van klantprojecten
Gemiddeld:
€4.000 – €7.000
Stabiel maar vaak lager plafond
Minder cutting-edge tech
Gemiddeld:
€4.500 – €7.000
Freelance data engineers verdienen significant meer — maar met andere risico’s.
Junior: €60 – €80 per uur
Medior: €80 – €110 per uur
Senior: €110 – €150+ per uur
Maar alleen als je:
Sterke niche hebt
Direct inzetbaar bent
Geen onboarding nodig hebt
ATS-systemen bepalen niet je salaris direct — maar ze bepalen of je überhaupt in het proces komt.
Keywords (Python, Spark, AWS, Kafka)
Structuur van je cv
Consistentie in functietitels
Context van projecten
Weak Example:
“Worked with AWS”
Good Example:
“Built data pipelines on AWS using S3, Lambda and Redshift, processing 10TB+ monthly data”
Waarom dit belangrijk is:
ATS kijkt naar keyword density + context. Recruiters kijken daarna naar impact.
Om top salaries te verdienen, moet je cv deze 4 signalen bevatten:
Technical depth
Business impact
Ownership
Scale
Als één ontbreekt → lagere salary band.
Hiring managers denken anders dan recruiters.
Recruiters:
Filteren
Checken fit
Screenen snel
Hiring managers:
Zoeken risicovermindering
Willen bewijs van succes
Denken in problemen oplossen
Engineers die systemen begrijpen, niet alleen tools
Kandidaten die beslissingen nemen, niet alleen uitvoeren
Mensen die impact kunnen herhalen in nieuwe context
Je noemt tools, maar geen impact.
Geen cijfers = geen bewijs.
Kleine projecten → lage perceived value.
“Assisted with…” = lagere senioriteit.
Topkandidaten doen dit anders:
Positioneren zich als probleemoplossers, niet engineers
Kiezen high-impact projecten
Documenteren resultaten
Gebruiken sterke storytelling op cv
Dit is geen kwestie van “meer ervaring”.
Het is positionering + impact.
Werk aan systemen die:
Meer data verwerken
Meer business impact hebben
Metrics = salarisverhoging.
Niet wat je deed.
Maar wat het opleverde.
De vraag naar data engineers blijft stijgen door:
AI en machine learning adoptie
Data-driven organisaties
Cloud migraties
Maar:
Alleen engineers met diepte + impact + schaalervaring blijven top salarissen verdienen.
Het salaris van een data engineer wordt niet bepaald door je functietitel, maar door:
Hoe je jezelf positioneert
Welke problemen je oplost
Hoe groot je impact is
Hoe goed je dat communiceert
De grootste fout die kandidaten maken:
Ze onderschatten hoe recruiters en hiring managers beslissingen nemen.
Upload CV
Import from Linkedin
