Data scientist

De afdeling Digital Port Lifecycle (DPLC) is één van de vier digitale clusters binnen het Havenbedrijf waar digitale en data competenties zijn gebundeld. Binnen DPLC ontwikkelen, implementeren en gebruiken we digitale en data (science) projecten en producten ter ondersteuning van de port lifecycle. De projecten voor deze vacaturen zijn met name gericht op havenplanning (ruimtelijke ontwikkeling, milieu, bereikbaarheid). Je komt te werken in een veelzijdig datateam, bestaand uit GIS- en Business Intelligence-specialisten en Data Scientisten.

Als Data Scientist werk je aan het verzamelen, opschonen en combineren van data uit diverse bronnen. Je voert analyses uit die leiden tot nieuwe inzichten en het ontdekken van patronen. Daarnaast ontwikkel en implementeer je onder andere voorspellende modellen. Je optimaliseert en onderhoudt bestaande tools en data pipelines, bijvoorbeeld door het integreren van meerdere databronnen, of het opzetten van (complexe) rapportagestructuren. Je ontwikkelt en beheert ruimtelijke datamodellen, bijvoorbeeld met behulp van H3 of Databricks geospatial SQL, en bouwt reproduceerbare workflows voor datatransformatie en analyse in Python en/of SQL. Ook ontwikkel je interactieve dashboards met Streamlit en Dash voor het toegankelijk maken van de inzichten en modellen richting de eindgebruikers.

Niet geschikt voor zzp'ers

Must haves:

• Kandidaat is beschikbaar van 11-05-2026 t/m 31-12-2026 voor 32 uur per week met optie op verlenging
• Kandidaat heeft minimaal 3 jaar aantoonbaar relevante werkervaring.
• Aantoonbare ervaring met het ontwikkelen in Python, PySpark en SQL.
• Ervaring met het werken op data‑platforms, waaronder Microsoft Azure, Databricks en dbt.
• Praktische ervaring met versiebeheer in Git en het opzetten en onderhouden van CI/CD‑pipelines.
• Vaardigheid in het werken via de command-line.
• Ervaring met het testen, valideren en kwalitatief borgen van eigen code.

Nice to haves:

• Kandidaat heeft minimaal HBO werk- en denkniveau.
• Opleiding in de richting van econometrie, computer science, data science, artificial intelligence of een technische universitaire opleiding met een sterk analytische component.
• Ervaring met datavisualisatietools zoals Power BI, Streamlit of Dash.
• Ervaring met ruimtelijke data‑analyse (geografische datasets en verwerking).
• Kennis van of ervaring met het toepassen van RAG LLM‑modellen.
• Affiniteit met of ervaring in de logistieke en/of maritieme sector.
• Ervaring met agile-werkwijze, zoals Scrum of Kanban.