Relocantly← All jobs

🇳🇱 The Hague, Netherlands · 15h ago

Data Scientist - RVO

OverheidZZP

LinkedInmid
Apply on LinkedIn →Get jobs like this daily
Over de functieIn het kort: Je gaat data science- en AI-oplossingen ontwikkelen, professionaliseren en beheren, MLOps-processen inrichten, modellen in productie monitoren en optimaliseren en nauw samenwerken in een multidisciplinair Scrumteam binnen een Azure- en Databricks-omgeving.OpdrachtbeschrijvingBinnen het domein Data & Inzicht van het Instituut Mijnbouwschade Groningen (IMG) werken vier gespecialiseerde Scrumteams aan datagedreven oplossingen voor de organisatie. Waar drie teams zich richten op Business Intelligence en sturingsinformatie, richt het multidisciplinaire Data Science & AI-team zich op geavanceerde analytics, machine learning en generatieve AI-oplossingen. Ter versterking van dit team zoekt IMG een ervaren professional via detachering. De focus van de opdracht ligt op het toekomstbestendig doorontwikkelen, professionaliseren en in beheer nemen van AI- en Data Science-modellen in een productieomgeving, inclusief de inrichting van robuuste beheer- en MLOps-processen.Je maakt deel uit van een hecht, multidisciplinair Scrumteam van circa tien professionals, bestaande uit een Product Owner, Scrum Master, Business Analisten, Data Scientists en LLM-ontwikkelaars. Binnen het team wordt gewerkt met een moderne tech-stack bestaande uit onder andere Azure, Databricks, Azure OpenAI / OpenAI services en Jira.Taken En Verantwoordelijkheden Van De Professional Ontwikkelt, optimaliseert en schaalt geavanceerde Data Science- en AI-oplossingen voor veilige en stabiele ingebruikname in productie. Richt gestructureerde beheerprocessen (MLOps/LLMOps) in voor het monitoren van modelprestaties, data-drift, betrouwbaarheid en continuïteit. Verzorgt het operationele en functionele beheer van AI-modellen en algoritmen die reeds in productie draaien. Slaat de brug tussen experimentele data science-modellen en robuuste, onderhoudbare softwareoplossingen binnen de Azure- en Databricks-architectuur. Werkt nauw samen met Data Scientists en LLM-ontwikkelaars om AI-functionaliteiten (waaronder Large Language Models) naadloos te integreren in de primaire processen. Neemt actief deel aan Agile/Scrum-ceremonies en levert een constructieve bijdrage aan sprintplanningen, refinement-sessies en retrospectives. Signaleert risico’s op het gebied van performance, security en compliance (zoals BIO- en ethische kaders rondom AI) en vertaalt deze naar preventieve beheersmaatregelen. Deelt kennis met collega-ontwikkelaars en data scientists om het algehele volwassenheidsniveau van AI binnen IMG te verhogen.Resultaatgebieden Bestaande en nieuwe AI- en Data Science-oplossingen stabiel, schaalbaar en toekomstbestendig in productie draaien. Een structureel beheer- en monitoringproces voor AI/ML-modellen is opgezet en operationeel functioneert. Incidenten en afwijkingen in productie tijdig worden gesignaleerd, geanalyseerd en verholpen. Modellen en datapipelines binnen Azure en Databricks voldoen aan de geldende kwaliteits-, documentatie- en securitystandaarden. De samenwerking binnen het Data Science & AI-team en met de aanpalende BI-teams effectief en soepel verloopt.Achtergrond opdrachtHet IMG heeft verschillende data science- en AI-oplossingen ontwikkeld. Een aantal producten is in productie genomen, daarnaast zijn er Proof of Concepts in ontwikkeling. Op vlak van LLM's hebben we een chatbot om interne medewerkers te ondersteunen bij klantcontact. Een ander voorbeeld is een PoC rondom dossieranalyse. Met data science werken we aan het voorspellen van bijvoorbeeld benodigde capaciteit voor het IMG en herstelkosten per object. Steeds meer experimenten worden naar productie gebracht en in gebruik genomen. Dit verschuift de verhouding tussen Dev en Ops, dat vraagt andere inbreng in het team.De omgeving en de organisatie heeft veel wensen om door te ontwikkelen. Het werkveld is in beweging, welke oplossingen succesvol blijven is moeilijk in te schatten. Daarom vinden we een allround profiel belangrijk, zodat we mee kunnen bewegen naar de producten die het meeste waarde toevoegen. Per kwartaal wordt bepaald welke projecten en werkzaamheden prioriteit krijgen.Organisatorische context en cultuur*De Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO) ondersteunt als uitvoeringsorganisatie het Instituut Mijnbouwschade Groningen (IMG).Het Instituut Mijnbouwschade Groningen (IMG) is het zelfstandig bestuursorgaan dat schade als gevolg van gaswinning in het Groningenveld en de gasopslagen Norg en Grijpskerk afhandelt. Dit kan gaan om fysieke schade aan woningen en gebouwen, immateriële schade en waardedaling van woningen. Ook is het IMG verantwoordelijk voor het veiligstellen van acuut onveilige situaties. We leggen bij fysieke schade de nadruk op herstel om vervolgschade te voorkomen. We zorgen dat we schade milder, menselijker en makkelijker afhandelen. We zijn gevestigd in Groningen aan het Cascadeplein, direct naast het centraal station.Het IMG is diepgeworteld in de Groningse en Drentse samenleving. Wat we hier in het Noorden aanpakken, doen we met volledige aandacht voor mensen met schade door gaswinning. Want dossiers zijn geen dossiers, maar levens. We tonen begrip en nemen zorgen weg. We handelen af, ondersteunen en geven nazorg. Met gevoel, open, duidelijk en eenvoudig.Ook bij het IMG zelf draait het om mensen. We zijn sterk verbonden met de regio en met elkaar. Samen met je collega’s krijg je alle ruimte en vrijheid om je werkzaamheden en tijd optimaal in te delen zodat werk en privé in evenwicht zijn. Daarnaast investeren we flink in persoonlijke groei. Het IMG werkt aan uitdagende vraagstukken. Verandering is bij ons de norm en dat geeft veel dynamiek. Onze collega’s zijn er dan ook trots op dat de organisatie zo flexibel is.Werken bij het IMG is betekenisvol mensenwerk met meerwaarde. Want jij maakt het verschil voor Groningers en Drenten met schade. Met werk dat er echt toe doet.EisenDienstverband: Detachering Minimaal 2 jaar bewezen ervaring met het ontwikkelen en / of beheren van Data Science- en AI-producten Minimaal een afgeronde HBO opleiding in de richting van IT, Data (science) en / of AIWensen Kandidaat heeft aantoonbare ervaring als Machine Learning Engineer, MLOps Engineer of Senior Data Science Developer binnen complexe IT-omgevingen Kandidaat heeft aantoonbare ervaring met of gedegen kennis van Azure OpenAI / LLM-integraties en generatieve AItoepassingen Kandidaat heeft minimaal 2 jaar praktijkervaring met MicrosoftAzure, Databricks en het operationaliseren van modellen naar productieCompetenties Flexibiliteit Onderscheidingsvermogen Analytisch vermogenOverige informatieOptie tot verlenging: Ja, verlenging mogelijkGespreksdatum: OnbekendDienstverband: DetacheringOver de opdrachtgeverHet Ministerie van Economische Zaken en Klimaat richt zich op het economisch beleid en het klimaatbeleid in Nederland. Het Ministerie werkt aan het stimuleren van de economie, het versterken van de concurrentiepositie van Nederlandse bedrijven en het bevorderen van duurzame economische groei. Daarnaast is het Ministerie verantwoordelijk voor het ontwikkelen van beleid op het gebied van energie, klimaatverandering en duurzaamheid. Het Ministerie van Economische Zaken en Klimaat speelt een belangrijke rol bij het vormgeven van het Nederlandse economische landschap en het streven naar een duurzame toekomst.De sluitingsdatum van deze opdracht is de harde deadline van onze opdrachtgever. Om je krachtig voor te kunnen dragen hebben wij minimaal één werkdag nodig om samen met jou alle bescheiden in orde te maken. Wanneer je interesse hebt in deze opdracht en overtuigd bent van een sterke match, reageer dan direct! Naast een actueel en op de opdracht gericht CV zullen wij altijd vragen om een bondige persoonlijke motivatiebrief (inclusief een toelichting per functie-eis en -wens) en een indicatief uurtarief/maandloon.Op basis van deze informatie kunnen wij voor je aan de slag! We nemen contact met je op om alle verdere details goed door te nemen en duidelijke afspraken met je te maken.

Sourced from LinkedIn. Relocantly aggregates public job postings; apply on the original site.