Data Scientist

• Je kunt hypotheses snel toetsen, maar weet ook wat nodig is om een model betrouwbaar in een kritische productieketen te laten landen.
• Afgeronde WO-opleiding in data science, econometrie, wiskunde, statistiek, elektrotechniek, computer science of een vergelijkbare richting.
• Aantoonbare ervaring met time-series forecasting en machine learning in een professionele omgeving.
• Zeer goede beheersing van Python, inclusief testing, code reviews en versiebeheer.
• Ervaring met backtesting, experimentopzet, modelvergelijking en forecastmetrics.
• Ervaring met productieomgevingen en MLflow/MLOps.
• Je communiceert helder met zowel technische collega’s als businessstakeholders en legt keuzes transparant vast.
• Je werkt zelfstandig, zoekt actief samenwerking en draagt aantoonbaar kennis over.

• Ervaring met Databricks en Azure.
• Bekendheid met probabilistische forecasting, kalibratie, ensembles of foundation models is een sterke pré.
• Ervaring met open-sourceontwikkeling of bijdragen aan een technische community is een pré.

Stedin zoekt een Data Scientist voor het Data Science Forecasting team in Rotterdam.

De opdracht richt zich op de implementatie van het OpenSTEF-model voor alle LS-transformatoren.

OpenSTEF ondersteunt korte-termijnvoorspellingen van netbelasting tot zeven dagen vooruit.

Deze voorspellingen worden gebruikt voor capaciteitsmanagement en netveiligheidsanalyses.

Het doel is een volledig draaiende implementatie voor 23.000 transformatorpunten.

Daarnaast worden features voor forecastkwaliteitsverbetering ontwikkeld en geïmplementeerd.

Je werkt samen met data scientists, machine-learning engineers, de Product Owner en stakeholders.

Je analyseert de huidige forecastkwaliteit en selecteert verbeterkansen.

Je voert backtests en benchmarks uit met passende metrics en segmentatie.

Je verbetert voorspellingen voor onder meer flatlines, pieken en ontbrekende waarden.

Ook werk je aan modelselectie, ensembles, kalibratie en betrouwbaarheidsintervallen.

Foundation-modelmogelijkheden worden verkend zodra deze verantwoord toepasbaar zijn.

Succesvolle experimenten vertaal je naar onderhoudbare Python-code en reproduceerbare pipelines.

Je ontwikkelt tests, configuratie en monitoring voor forecast- en datakwaliteit.

Je draagt waar passend bij aan de OpenSTEF-open-sourcecommunity.

Daarnaast verzorg je kennisoverdracht en documenteer je keuzes, resultaten en vervolgstappen.

Een afgeronde WO-opleiding en professionele ervaring met forecasting en machine learning zijn vereist.

De opdracht loopt van 1 december 2026 tot 1 juni 2027.

ZZP is mogelijk tegen een indicatief uurtarief van €95 all-in exclusief btw.