Data Scientist: Time-Series Forecasting & OpenSTEF

DC Engineers B.V.; Rotterdam; Presencial; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

DC Engineers B.V. zoekt een ervaren data scientist voor een contractproject in Rotterdam, gericht op korte termijn forecastings van netbelasting.

Je werkt aan de OpenSTEF-implementatie voor 23.000 transformatorpunten, met focus op productie-klaarheid, uitlegbaarheid en herbruikbare Python-code, in samenwerking met een multidisciplinair team. Daarnaast voer je backtesting uit, vergelijkt modellen met referenties en verbetert forecastkwaliteiten.

Formación

• Afgeronde WO-opleiding in data science, econometrie, wiskunde, statistiek, elektrotechniek, computer science of vergelijkbaar 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, modelvergelijking en forecastmetrics.
• Ervaring met productieomgevingen, MLflow/MLOps en bij voorkeur Databricks en Azure.

Responsabilidades

• Ontwerpen en implementeren van een volledig draaiende OpenSTEF-omgeving voor 23.000 LS-transformatorpunten.
• Backtesting en benchmarking tegen referenties met passende kwaliteitsmetrics.
• Verkennen en valideren van verbeteringen met focus op productiegeschiktheid en uitlegbaarheid.
• Vertalen van experimenten naar maintainable Python-code, tests en reproducible pipelines.
• Kennisdelen met het team en documenteren van keuzes en vervolgstappen.

Conocimientos

Time-series forecasting

Python

MLflow/MLOps

Databricks

Azure

Educación

WO-opleiding in data science / econometrie / wiskunde / statistiek

Herramientas

OpenSTEF

Python testing

Git/version control

Descripción del empleo

DC Engineers B.V. zoekt een ervaren data scientist voor een contractproject in Rotterdam, gericht op korte termijn forecastings van netbelasting.

Je werkt aan de OpenSTEF-implementatie voor 23.000 transformatorpunten, met focus op productie-klaarheid, uitlegbaarheid en herbruikbare Python-code, in samenwerking met een multidisciplinair team. Daarnaast voer je backtesting uit, vergelijkt modellen met referenties en verbetert forecastkwaliteiten.