Ph3Taken en verantwoordelijkheden /h3 pHet data mining-team zoekt een senior profiel voor een dubbele opdracht: enerzijds strategische data-initiatieven versnellen met inhoudelijke expertise, technische richting en coaching, en anderzijds de continue instroom van ad-hoc datavragen structureren, prioriteren en vertalen naar herbruikbare oplossingen en dataproducten. /p pIn deze rol breng je senioriteit, structuur en technische diepgang in het team en ondersteun je de dagelijkse werking en opvolging in afstemming met de verantwoordelijke en andere stakeholders. /p h3Kernverantwoordelijkheden /h3 pb1) Strategische projecten technische leadership /b /p ul liTechnische leiding opnemen in complexe datatrajecten, zoals advanced analytics, graph- of network analytics, integraties en architecturale keuzes. /li liMeebouwen aan aanpak, solutioning en prioriteiten van grotere initiatieven, met aandacht voor haalbaarheid, impact en schaalbaarheid. /li liKwaliteitsstandaarden bewaken en uitdragen, waaronder reproduceerbaarheid, documentatie, methodiek en waar relevant engineeringkwaliteit. /li /ul pb2) Team uplift co-creatie /b /p ul liData scientists en analisten coachen en begeleiden via co-creatie, inhoudelijke reviews en het delen van best practices. /li liStructureel bijdragen aan de verhoging van teamcompetenties op vlak van methodiek, aanpak, kwaliteit en communicatie. /li liActief meewerken aan teamafspraken rond definition of done, werkvormen en kennisdeling. /li /ul pb3) Ad-hoc vraagstroom structureren en productiseren /b /p ul liOverzicht creëren in binnenkomende vragen via intake, slicing, prioritering en heldere statuscommunicatie. /li liAd-hoc werk clusteren en waar mogelijk omzetten naar structurele, herbruikbare oplossingen, zoals datasets, analysemethodes, templates en dataproducten. /li liFAIR-principes toepassen vanuit een data product-perspectief, met focus op kwaliteit en herbruikbaarheid. /li /ul pb4) Projectmanagement opvolging /b /p ul liBasis delivery- en projectopvolging opnemen rond scope, milestones, afhankelijkheden en risico's. /liliOndersteunen in coördinatie en opvolging om meer stabiliteit te brengen in planning en uitvoering. /li liBijdragen aan stakeholder alignment, verwachtingsmanagement, besluitvorming en indien nodig escalaties. /li /ul h3Samenwerking stakeholders /h3 ul liNauw samenwerken met data scientists, analisten en waar relevant data engineers en platformstakeholders. /li liAfstemmen met het Data Platform-team en inhoudelijke partners. /li liFunctioneren in een omgeving met meerdere prioriteiten, waar structuur in intake, opvolging en communicatie essentieel is. /li /ul h3Jouw profiel /h3 ul liMaster in IT. /li liSterke hands‑on ervaring als Data Scientist of ML Engineer, met een duidelijke focus op Python. /li liErvaring met data‑analyse en datamodellering, onder meer met pandas en scikit‑learn, en met het bouwen en verbeteren van ML‑modellen in een productiecontext. /li liDegelijke software engineering‑basis: Git, code reviews, CI/CD pipelines, Docker en het opzetten van API's en herbruikbare componenten, bijvoorbeeld met FastAPI. /li liKennis van SQL. /li liErvaring met cloudomgevingen of infrastructure as code is een plus, bijvoorbeeld Terraform, AWS of GCP. /li liJe bent sterk in het structureren van onduidelijke vragen en vertaalt die naar een concrete aanpak en opleveringen. /li liErvaring met coaching, mentoring en samenwerken in co‑creatie, bijvoorbeeld via technische opleidingen, reviews of werken in een Agile/Scrum‑context. /li liSterke communicatieve vaardigheden: stakeholders meenemen, helder rapporteren en verwachtingen beheren. /li liNederlands, Frans en Engels zijn sterk gewenst, bij voorkeur op een hoog niveau. /li liKennis van Java is een bijkomende troef. /li /ul h3Pluspunten /h3 ul liErvaring met data product thinking, governance en kwaliteitsprincipes zoals FAIR, definities, documentatie en herbruikbaarheid. /li liErvaring met graph analytics, network analytics of andere domeinen binnen advanced analytics. /li liKennis van Databricks. /li liErvaring binnen een instelling van sociale zekerheid is een sterke plus. /li liEerdere ervaring met secondary data use en fraudedetectie. /li /ul h3Verwachte impact /h3 ul liEen duidelijker intake‑ en prioriteringsproces voor ad‑hoc vragen richting het data mining‑team. /li liMeer herbruikbare en schaalbare output in plaats van losse one‑off oplossingen. /li liMeetbare kwaliteitsverbetering binnen het team via coaching, reviews en methodische afspraken. /li liBetere voorspelbaarheid en voortgang in belangrijke datatrajecten en strategische initiatieven. /li /ul h3Selectieoefening /h3 pSamen met je cv vragen we om ook het antwoord op volgende oefening mee te sturen: leg uit hoe een random forest werkt en in welke situaties je de voorkeur zou geven aan XGBoost of AdaBoost in vergelijking met een Random Forest. /p pKandidaturen zonder antwoord, of met een onvoldoende onderbouwd antwoord, worden niet weerhouden. /p h3Aanbod /h3 pJe zal deel uitmaken van een groeiende KMO met ruimte voor initiatief en persoonlijke ontwikkeling. Wij zorgen ervoor dat je in een uitdagende maar aangename werkomgeving terecht komt met leuke collega's. Samen met jou stippelen we een carriereplan uit, met aandacht en budget voor bijkomende opleidingingen / certificaties. Je kan rekenen op een motiverend salaris, aangevuld met extralegale voordelen, inclusief bedrijfswagen (of alternatieve vergoeding). (Freelance is ook mogelijk) /p /p #J-18808-Ljbffr