Data Scientist

Bright-Professionals; Rotterdam; On-site; EUR 75,000 - 105,000; Full time

Job summary

Stedin zoekt een Data Scientist die werkt aan betrouwbare kortetermijnvoorspellingen van netbelasting binnen het Data Science Forecasting-team. Je implementeert OpenSTEF voor ~23.000 LS-transformatoren, met focus op productie, uitlegbaarheid en herbruikbaarheid.

Je analyseert forecastkwaliteit, voert backtesting uit en ontwikkelt verbeteringen voor lastige patronen. Je werkt nauw samen met data scientists, ML engineers en stakeholders en levert reproduceerbare pipelines op in Python.

Qualifications

• WO-opleiding in data science, econometrie, wiskunde of vergelijkbaar.
• Ervaring met time-series forecasting en ML in een professionele omgeving.
• Zeer goede beheersing van Python incl. testing en versiebeheer.
• Backtesting, experimentopzet, modelvergelijking en forecastmetrics.
• Ervaring met productieomgevingen en MLOps (MLflow); Databricks/Azure is een pré.
• Kennis van probabilistische forecasting en ensembles is een sterke pré.
• Open-sourceontwikkeling of bijdragen aan een technische community is een pré.
• Communicatie met technische en business stakeholders, transparante documentatie.

Responsibilities

• Analyseer forecastkwaliteit en identificeer locaties/horizons met verbeterpotentieel.
• Voer backtesting en benchmarking uit van OpenSTEF-methoden.
• Ontwikkel en implementeer verbeteringen voor complexe patronen.
• Ontwerp en voer experiments uit voor modelselectie en kalibratie.
• Verken foundation-model capabilities waar toepasbaar.
• Converteer experiments naar onderhoudbare Python-code en pipelines.
• Verbeter monitoring van forecastkwaliteit en datakwaliteit.
• Draag bij aan OpenSTEF via issues, docs of reviews.
• Documenteer keuzes en vervolgstappen voor het team.

Skills

Time-series forecasting

Python (testing & version control)

MLOps

Databricks & Azure

Probabilistic forecasting

Open-source bijdragen

Stakeholder communicatie

Education

WO-opleiding in data science / econometrie / wiskunde

Tools

Databricks

MLflow

Job description

Voor Stedin zoeken wij een Data Scientist. Je werkt binnen het Data Science Forecasting team aan betrouwbare kortetermijnvoorspellingen van de netbelasting. Je opdracht richt zich op het implementeren van het OpenSTEF-model voor alle LS-transformatoren (ongeveer 23.000 assets). OpenSTEF is een netbeheerbreed open source forecastingpakket voor kortetermijn (<7 dagen) voorspellingen van netbelasting. De opdrachtgever gebruikt deze voorspellingen voor de dagelijkse operatie, met name voor capaciteitsmanagement en netveiligheidsanalyses. Jouw opdracht is het realiseren van een volledig draaiende OpenSTEF-implementatie voor alle LS-transformatorpunten, inclusief features gericht op kwaliteitsverbetering. Je werkt samen met data scientists, machine-learning engineers, de Product Owner en stakeholders om verbeteringen te prioriteren, te onderzoeken, te implementeren en te valideren, met expliciete aandacht voor productiegeschiktheid, uitlegbaarheid en herbruikbaarheid.

• Je analyseert de huidige forecastkwaliteit en selecteert locaties, horizons en situaties met het grootste verbeterpotentieel.
• Je voert backtesting en benchmarking uit van OpenSTEF-methoden tegenover de bestaande referentie, met passende kwaliteitsmetrics en segmentatie.
• Je ontwikkelt en implementeert verbeteringen voor lastige patronen, zoals flatlines, pieken, ontbrekende waarden, onvoorspelbare assets en beperkte historische data.
• Je ontwerpt en voert experimenten uit met modelselectie, ensembles, kalibratie en betrouwbaarheidsintervallen.
• Je verkent en valideert foundation-model-capabilities zodra deze toepasbaar en verantwoord inzetbaar zijn.
• Je vertaalt succesvolle experimenten naar onderhoudbare Python-code, tests, configuratie en reproduceerbare pipelines.
• Je verbetert monitoring op forecastkwaliteit, datakwaliteit en modelgedrag.
• Je draagt bij aan OpenSTEF (issues, documentatie, reviews of pull requests) wanneer verbeteringen ook voor de community waardevol zijn.
• Je draagt kennis over aan het team en documenteert keuzes, resultaten en vervolgstappen helder.

Jouw profiel

• Je hebt een afgeronde WO-opleiding in data science, econometrie, wiskunde, statistiek, elektrotechniek, computer science of een vergelijkbare richting.
• Je hebt aantoonbare ervaring met time-series forecasting en machine learning in een professionele omgeving.
• Je beheerst Python uitstekend, inclusief testing, code reviews en versiebeheer.
• Je hebt ervaring met backtesting, experimentopzet, modelvergelijking en forecastmetrics.
• Je hebt ervaring met productieomgevingen en MLOps-praktijken (bijv. MLflow); ervaring met Databricks en Azure is een pré.
• 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.
• 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.

Competenties

• Je kunt goed plannen.
• Je hebt verantwoordelijkheidsgevoel.
• Je hebt een flexibele instelling.
• Je beschikt over goede communicatieve vaardigheden.
• Je bent resultaatgericht.
• Je bent proactief.
• Je luistert actief en verwerkt feedback constructief.

Functie-eisen

• Je hebt minimaal een afgeronde WO-opleiding in Data Science, Econometrie, Wiskunde, Statistiek, Elektrotechniek, Computer Science of een vergelijkbare richting
• Je hebt aantoonbare ervaring met time-series forecasting en machine learning in een professionele omgeving
• Je hebt een zeer goede beheersing van Python, inclusief testing, code reviews en versiebeheer
• Je hebt ervaring met backtesting, experimentopzet, modelvergelijking en forecastmetrics
• Je hebt aantoonbare ervaring met productieomgevingen en MLOps (bijvoorbeeld MLflow); bij voorkeur heb je ervaring met Databricks en Azure

Extra Informatie

• Aantal uur 40
• ZZP mogelijk? Ja
• Thuiswerken mogelijk? N.t.b.
• Startdatum 01-12-2026
• Opleidingsniveau WO