Standplaats: UTRECHT
Duur: 01-11-2024 - 01-11-2025
Optie tot verlenging: Ja
Reageren voor: 15-10-2024
KVK is op zoek naar interim een AI Data Scientist
Je gaat werke bij de afdeling InnovatieLab. Wij werken helemaal aan het begin van de productcyclus. Wij zorgen voor meer zicht op duidelijke business cases. Dat doen we door validatie van de aannames en we maken de gebruikerswensen helder. Door kortcyclisch oplossingen te toetsen bij klanten, binnen de eigen organisatie en op maakbaarheid, krijgen we inzicht in de haalbaarheid van nieuwe processen, producten en diensten. Het doel is om interesse te creëren in de organisatie die de ideeën, met onze hulp, om kan zetten naar nieuwe producten en diensten. Met een ondernemende houding bereik je binnen de KVK het meest. Mensen die kansen signaleren en deze verzilveren, passen dan ook het beste bij ons. Ben jij zo iemand en herken jij jezelf direct als onze nieuwe Data Scientist? Reageer dan nu!
Wat ga je doen?
KVK InnovatieLab toetst deze aannames door werkende prototypes/proof of concepts te bouwen om daarmee de maakbaarheid, de gewenstheid, de mogelijkheden voor strategische inpassing aan te tonen (of te verwerpen). Je belangrijkste activiteit is het bouwen van de proto-applicaties in korte sprints. Je codeert en managet de pipeline naar onze POC-omgeving. Je gebruikt open source libraries en bestaande modellen waar mogelijk en maakt die toepasbaar voor KVK. Je documenteert de verantwoording, herleidbaarheid en validatie van de toegepaste modellen en begeleidt de overdracht. Je geeft advies over de te onderzoeken gebieden, de te gebruiken technieken, en de uitvoering van de tests.
Verantwoordelijkheden:
• Vertaalslag maken van kans naar concrete aanpak en opzet van experiment;
• Realiseren van Proof of concepts/prototype oplossingen op basis van AI services;
• Functionele story's schrijven;
• Experimenteren en valideren van proto-oplossingen;
• Gebruikersonderzoek (mede-)faciliteren;
Kandidaatomschrijving
Resultaatgericht
Werkt doelgericht en vasthoudend naar resultaten toe en weet het resultaat op efficiënte en effectieve wijze te realiseren.
Samenwerken
Handelt vanuit het groepsbelang en levert samen met anderen een bijdrage aan het gemeenschappelijke resultaat en aan de relaties en sfeer in de groep.
Kwaliteitsgericht
Hanteert hoge kwaliteitsnormen bij de uitvoering van het werk, bewaakt en verbetert deze waar mogelijk.
Communiceren
Verwoordt gedachten helder en vlot, brengt mondeling en schriftelijk een boodschap begrijpelijk over aan anderen en weet hierbij hun aandacht vast te houden.
Creativiteit
Bekijkt situaties vanuit verschillende invalshoeken. Kan vaststaande interpretatiekaders loslaten, komt tot alternatieve, oorspronkelijke en vernieuwende ideeën.
De competenties worden tijdens het interview getoetst.
Let op!: Voorafgaand aan de beoordeling van uw aanbieding wordt deze getoetst op volledigheid en geldigheid aan de hand van de in de uitvraag gestelde eisen en de informatie in het CV. Indien gestelde eisen niet aantoonbaar in het cv zijn te herleiden dan zal deze eis in het antwoord van uw aanbieding worden aangepast. Het resultaat daarvan is dat uw aanbieding of lager scoort in de ranking of terzijde wordt gelegd. U ontvangt hierover een gemotiveerd bericht.
Goed om te weten: screening is onderdeel van de procedure, waarbij ook een social media check plaatsvindt. Zie hier voor meer informatie hierover.
Functie-eisen:
Kennis
- Kandidaat heeft WO werk- en denkniveau
Kennis
- Kandidaat heeft een opleiding op het gebied van Datascience, Machine learning, Datamodellering, Artificial Intelligence of vergelijkbaar
Kennis
- Kandidaat heeft aantoonbare en actuele kennis van datamodellering: verantwoording, herleidbaarheid en validatie van toe te passen modellen
Ervaring
- Kandidaat heeft actuele (in de afgelopen 5 jaar) en minimaal 3 jaar aantoonbare ervaring met de volgende technieken: Natural language processing; Large Language Models; Machine Learning; Text mining en cluster-analyses, validatie, allen fundamentele kennis; Feature engineering; Model selectie & training; Model Evaluatie & Optimalisatie.
Ervaring
- Kandidaat heeft actuele (in de afgelopen 5 jaar) en minimaal 3 jaar aantoonbare ervaring met Programmeertaal Python
Ervaring
- Kandidaat heeft actuele (in de afgelopen 5 jaar) en aantoonbare ervaring met het (zelfstandig) werken met CI/CD pipelines, bij voorkeur GitLab CI en containerplatforms, bij voorkeur Docker en Kubernetes
Ervaring
- Kandidaat heeft actuele (in de afgelopen 5 jaar) en aantoonbare ervaring met RAG en met open source LLM's
Wensen:
Kennis
- Kandidaat heeft een afgeronde academische opleiding
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met Natural language processing; Computer vision; OCR
- allen fundamentele kennis
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met deze data verrijking: knowledge graphs, ontologien, taxonomieën, data modelling, metadatering, webscaping, data visualisatie (Matplotlib)
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met information retrieval: search, semantic search en linked data
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met het werken in de (semi-)publieke sector, liefst met oplossingen bij basisregisters
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met het in productie brengen van AI oplossingen
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met Relevante Python libraries (bijv. scikit-learn, pandas, spacy, pytorch, openai) en Testframeworks (bijv. pytest), TensorFlow, Keras, NumPy, Flask, Spark.
Ervaring
- Kandidaat heeft ... jaar aantoonbare ervaring met PostgreSQL, MySQL, MongoDB
Interview
- Bij deze opdracht worden na de eerste selectieronde met een aantal partijen interviews afgenomen. Deze wegen mee in de uiteindelijke beoordeling. Deze interviews worden beoordeeld volgens de hieronder aangegeven criteria.
Het interview heeft een tweeledig doel.
Allereerst toetsen we de kennis en ervaring van de kandidaat. Basis hierin vormt het eerder ingediende CV in relatie tot de uitvraag. Een negatieve afwijking leidt tot bijstelling van de eerdere beoordeling die heeft geleidt tot de uitnodiging voor het interview en kan leiden tot uitsluiting van de verdere procedure.
Vervolgens gaan we met de kandidaat in gesprek om te toetsen hoe de benodigde competenties terugkomen in de manier hoe hij/zij binnen de opdracht het werk zal gaan doen en wat hij/zij aan vaardigheden meebrengt om dit juist te doen.
Zeer goed 20% - Naar het oordeel van het beoordelingsteam sluiten de competenties van de Kandidaat zeer goed aan in relatie tot de opdracht. Alle elementen en aspecten van de competenties zijn volledig inhoudelijk aansprekend en zeer goed beantwoord. Er worden inhoudelijke specifieke relevante bijzonderheden besproken door de Kandidaat die volledig aansluiten bij de opdracht van KVK.
Goed 10% - Naar het oordeel van het beoordelingsteam sluiten de competenties van de Kandidaat goed aan in relatie tot de opdracht. De meeste elementen en aspecten van de competenties zijn inhoudelijk aansprekend en goed beantwoord. Er worden inhoudelijk specifieke en relevante bijzonderheden besproken door de Kandidaat die goed aansluiten bij de opdracht van KVK.
Voldoende 3% - Naar het oordeel van het beoordelingsteam sluiten de competenties van de Kandidaat voldoende aan in relatie tot de opdracht. De elementen en aspecten van de competenties zijn voldoende beantwoord. Er worden geen inhoudelijke specifieke relevante bijzonderheden besproken door de Kandidaat die duidelijk aansluiten bij de opdracht van KVK.
Onvoldoende 0% - Naar het oordeel van het beoordelingsteam sluiten de competenties van de Kandidaat zeer beperkt aan in relatie tot de opdracht. Niet alle elementen en aspecten van de competenties zijn voldoende beantwoord. De Kandidaat geeft naar het oordeel van het beoordelingsteam te weinig of geen inhoudelijk antwoord op de gestelde vragen.