Data Scientist Geostatistiek en Bodemdata (Freelance)

EngiFlex; Brussel Hoofdstad; On-site; EUR 55,000 - 83,000; Part time

Job summary

EngiFlex zoekt een deeltijdse freelance data-analist die de beleidsafdeling ondersteunt bij statistische analyses van bodemdata. Je werkt mee aan het Vlaams bodemkoolstofmonitoringsnetwerk en aan digital soil mapping, met focus op data-kwaliteit en geostatistiek.

Je gebruikt R en Python, beheert SQL- en Oracle-databanken, en verzorg rapportages voor beleidsmedewerkers. Ervaring met machine learning en scripting in Shell/Perl is gewenst.

Qualifications

• Ervaring met het optimaliseren en tunen van databases en queries.
• Ervaring met digital soil mapping.
• Ervaring met het analyseren van datastromen.
• Ervaring met R.
• Ervaring met de publieke sector.
• Ervaring met databanken, in het bijzonder SQL en Oracle.
• Kennis van geostatistiek.
• Ervaring met machine learning.
• Ervaring met rapportering.
• Ervaring met scripting in Shell, Perl en Python.
• Vertrouwdheid met het domein bodem.

Responsibilities

• Ondersteunen van de beleidsafdeling bij statistische analyses op bodemdata.
• Berekenen en interpreteren indicatoren ter opvolging van beleid en EU-rapporten.
• Toepassen van statistische analyses, geostatistiek, datakwaliteitscontrole en machine learning.
• Optimaliseren van berekeningsmethoden en doorrekeningen afstemmen op monitoringdata.

Skills

R

Python

SQL

Shell scripting

Perl

Machine learning

Geostatistics

Data quality

Reporting

Data visualization

Tools

Oracle

SQL databases

R

Python

Job description

Taken en verantwoordelijkheden

In deze rol ondersteun je de beleidsafdeling bij het uitvoeren en verfijnen van statistische analyses op bodemdata. Je werkt onder meer aan de volgende onderwerpen:

Vlaams bodemkoolstofmonitoringsnetwerk

Het Vlaamse bodemkoolstofmonitoringsnetwerk werd in juli 2021 opgestart. Over een periode van 10 jaar worden bodems onder alle landgebruiken bemonsterd, waaronder bodems in waterrijke gebieden, (half-)natuurlijke graslanden en bodems die worden beheerd door overheden, lokale besturen en burgers.

Na drie werkjaren is veel data beschikbaar voor verdere statistische analyse. De resultaten moeten op termijn bruikbaar zijn voor LULUCF-rapporteringen en prognoses. Zo kunnen ze helpen onderbouwen of landbouwbodems of bodems in residentieel gebied koolstof opslaan of verliezen. Daarnaast brengen de analyses verbanden tussen verschillende bodemeigenschappen verder in kaart.

Digital Soil Mapping

Het monitoringnetwerk genereert puntdata over Vlaanderen. Om die data gebiedsdekkend te maken, combineer je puntdata met gebiedsdekkende predictoren via digital soil mapping en random forest. Een historische bodemdataset werd eerder op dezelfde manier verwerkt. Het is de bedoeling om die doorrekening te optimaliseren en af te stemmen op de verwerking van de monitoringdata.

Europese Soil Monitoring Law

De Europese Soil Monitoring Law is momenteel in onderhandeling. Als de wet wordt aangenomen, moet Vlaanderen verschillende aspecten van de monitoring van bodemdata statistisch uitklaren. Het gaat onder meer om het aantal monitoringplots, verbanden tussen verschillende methodes en de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en accuraatheid van de monitoring. Ook moeten monitoringseenheden worden uitgewerkt.

Indicatoren en rapportering

Je berekent indicatoren voor de opvolging van het Vlaamse bodembeleid en voor de voorbereiding van rapportering over de Europese Soil Monitoring Law. Je past bestaande methodieken toe, stuurt ze bij en werkt nieuwe methodieken uit in samenwerking met beleidsmedewerkers. Daarbij gebruik je statistische analyses, geostatistiek, datakwaliteitscontrole en machine learning. Je optimaliseert ook berekeningsmethoden.

Jouw profiel

• Ervaring met het optimaliseren en tunen van databases en queries.
• Ervaring met digital soil mapping.
• Ervaring met het analyseren van datastromen.
• Ervaring met R.
• Ervaring met de publieke sector.
• Ervaring met databanken, in het bijzonder SQL en Oracle.
• Kennis van geostatistiek.
• Ervaring met machine learning.
• Ervaring met rapportering.
• Ervaring met scripting in Shell, Perl en Python.
• Vertrouwdheid met het domein bodem.

Deze functie wordt aangeboden als een deeltijdse freelance rol (50%).