Data Professional (AI-minded)

Ben jij iemand die energie krijgt van data omzetten naar impact? Wij zoeken meerdere data-profielen die samen (of elk binnen hun eigen focus) bouwen aan een datagedreven organisatie: van betrouwbare data pipelines en platformen, tot heldere dashboards en krachtige ML/AI-modellen.



Je kan instromen als Data Analyst, Data Engineer of Data Scientist — tijdens het sollicitatieproces bekijken we samen welke track het best bij jou past.



Wat ga je doen? (afhankelijk van jouw track)

Je werkt end-to-end mee aan data oplossingen: van vraag en hypothese, tot implementatie, validatie, visualisatie en (waar relevant) productie-uitrol.

• Data Analyst track
  
  • Data analyseren en patronen/verbanden ontdekken via exploratieve data-analyse (EDA)
    
  • Hypotheses testen, statistische analyses uitvoeren en resultaten correct interpreteren
    
  • Inzichten vertalen naar duidelijke aanbevelingen voor business stakeholders
    
  • Dashboards en rapportering bouwen in Power BI / Tableau / Looker
    
  • Datakwaliteit verbeteren via cleaning, checks en duidelijke documentatie
• Data Engineer track
  
  • Ontwerpen en bouwen van schaalbare data pipelines (ETL/ELT)
    
  • Opzetten en onderhouden van data lakes/warehouses en datamodellen (Star/Snowflake)
    
  • Werken met platformen en tools zoals ADF, Airflow, dbt, Databricks, NiFi
    
  • Performance, betrouwbaarheid en monitoring bewaken (uptime, latency, datacompleteness)
    
  • Implementeren van governance, security en compliance (RBAC, encryptie, GDPR)
• Data Scientist track
  
  • ML-modellen bouwen en evalueren (classificatie, regressie, clustering, NLP, recommender systems)
    
  • Experimenten opzetten: A/B testing, validatie, modelvergelijking, interpretatie van metrics (AUC, RMSE, F1)
    
  • Modellen productieklaar maken (deployments, monitoring, drift detection) samen met engineering
    
  • Werken met frameworks zoals scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
    
  • Meedenken rond verantwoord AI-gebruik: bias, fairness, transparantie
• GenAI & AI-tooling (plus / groei-domein voor alle tracks)
  
  • Werken met generatieve AI-tools, prompt engineering en automatisering van analyses
    
  • (Plus) LLM-toepassingen met embeddings en vector databases
    
  • AI inzetten om sneller tot inzichten te komen én workflows slimmer te maken

Wat breng jij mee?

Must-have’s (basis die we bij alle tracks verwachten)

• Sterke analytische mindset en probleemoplossend vermogen
  
• Ervaring met SQL en datatransformatie
  
• Ervaring met Python (of bereid dit snel te verdiepen); notebooks en data handling
  
• Je kan complexe bevindingen helder uitleggen aan niet-technische stakeholders
  
• Je werkt gestructureerd, documenteert, en bewaakt kwaliteit

Track-specifieke skills (1 of meerdere passen bij jou)

• Data Analyst
  
  • Statistiek: hypothesetesten, EDA, datamodellering, interpretatie
    
  • Visualisatie/BI: Power BI / Tableau / Looker
    
  • Data cleaning, datakwaliteit, ETL-kennis is een plus
• Data Engineer
  
  • Data-architectuur: lakes/warehouses, modellering (Star/Snowflake), storage optimalisatie
    
  • Pipelines: ADF / Airflow / dbt / Databricks / NiFi
    
  • Big data: Spark, (plus) Kafka, Delta Lake, Hadoop ecosystem
    
  • Cloud: Azure / AWS / GCP (compute, storage, IAM, networking), serverless is een plus
    
  • CI/CD & infra: GitHub Actions / Azure DevOps, Terraform, Docker
    
  • Governance & security: RBAC, encryptie, GDPR best practices
• Data Scientist
  
  • ML: modelselectie, hyperparameter tuning, evaluatiemetrics
    
  • Sterke basis in statistiek/wiskunde (kansrekening, lineaire algebra, optimalisatie)
    
  • MLOps: deployments, monitoring, drift, CI/CD (tools: MLflow, Azure ML, Databricks, (plus) SageMaker)
    
  • (Plus) time-series forecasting, causal inference, survival analysis

Nice-to-have’s (afhankelijk van context)

• Cloud dataplatformen: Databricks, Synapse, BigQuery
  
• NLP, time-series forecasting, MLOps
  
• Data catalog/metadata management en datagovernance tooling
  
• Generatieve AI workflows (LLM’s), embeddings, vector search

Soft skills (belangrijk)

• Proactief & leergierig: je volgt evoluties in data, cloud en AI en past toe waar het nuttig is
  
• Communicatief sterk: je vertaalt data naar beslissingen en impact
  
• Datagedreven: je onderbouwt aanbevelingen met feiten, niet met aannames
  
• Kwaliteitsgericht: oog voor detail, correcte interpretatie, reproduceerbaarheid en documentatie
  
• Teamplayer: je werkt graag samen met IT, business, management en andere data-profielen
  
• Ownership: je voelt je verantwoordelijk voor deliverables, betrouwbaarheid en continu verbeteren

Wat bieden wij?

• Een omgeving waar data écht centraal staat: van analyse tot productie-impact
  
• Training & groeipad op maat (bv. cloud, data engineering, ML/MLOps, BI, GenAI)
  
• Ruimte voor innovatie: experimenten, proof-of-concepts én uitrol in productie
  
• Samenwerking met verschillende profielen (engineers, analysts, scientists, stakeholders)
  
• Focus op kwaliteit, security en verantwoord gebruik van data en AI