Data scientist

Wil jij data tot leven brengen en impact maken met AI en innovatie? Als Data Scientist ontwikkel je modellen, dashboards en voorspellende oplossingen die organisaties verder helpen. Ben jij nieuwsgierig en ondernemend? Solliciteer nu en maak het verschil in de wereld van morgen!

Als Data Scientist werk je aan innovatieve oplossingen om data om te zetten in bruikbare inzichten. Je ontwikkelt AI-modellen, ontwerpt dashboards om data te visualiseren en onderzoekt nieuwe methoden voor het ondersteunen van besluitvorming. Je werkt in multidisciplinaire teams aan praktijkgerichte vraagstukken, zoals het optimaliseren van processen, het analyseren van complexe datasets en het ontwikkelen van voorspellende modellen.



Je bent betrokken bij zowel haalbaarheidsstudies als grote, complexe onderzoeksprojecten binnen nationale en internationale consortia. Dankzij onze nauwe samenwerking met universiteiten, hogescholen, MKB en overheden kun je je expertise breed inzetten en bijdragen aan digitale transformatie en innovatie in uiteenlopende domeinen, zoals sport en welzijn, maatschappelijke vraagstukken, (opkomende) industrieën en markten. Je komt terecht in een wendbaar, informeel team waar we lean en agile werken, hybride samenwerken en veel ruimte geven voor eigen ideeën, vrijheid en impact.

Bij Saxion verkennen we toekomstige ontwikkelingen, kijken we over grenzen en vakgebieden heen en jagen we innovatie aan. Zo dragen we samen bij aan een slimme, veilige en duurzame wereld. Wij stellen onszelf de vraag wat technologische innovaties kunnen betekenen en bijdragen aan de mens, de samenleving en onze aarde. We leren onze studenten om met een brede blik naar maatschappelijke vraagstukken te kijken en hiervoor praktische oplossingen te bedenken.

School of Commerce and Entrepreneurship

De research group Data Driven Innovation is onderdeel van de School of Commerce and Entrepreneurship (SCE), een academie die ondernemerschap verbindt met sport, welzijn en maatschappelijke vraagstukken. De research group Data Driven Innovation onderzoekt hoe data en technologie organisaties helpen om betere beslissingen te nemen.

Werken bij Saxion betekent werken aan toekomstgericht en inspirerend onderwijs én onderzoek. Je vervult een boeiende functie waarin volop ruimte is voor initiatief en ontwikkeling. En dat in een maatschappelijk relevante en dynamische organisatie.

Daarnaast hebben we nog meer te bieden:

• De volgende salarisschaal: schaal 11: min € 4.535 / max € 6.359 (cao-hbo) bij een volledige werkweek.
• 8% vakantietoeslag en een eindejaarsuitkering van 8,3%.
• Je krijgt een tijdelijke aanstelling, met mogelijkheid tot verlenging.
• Een ruime verlofregeling. Ter illustratie: bij een fulltime dienstverband én een gekozen werkweekvariant van 40 uur kan je jaarlijks 428 verlofuren opnemen. Dit zijn 53,5 vakantiedagen, inclusief de verplichte vrije dagen en de feestdagen.
• Persoonlijke ontwikkeling: volg een inspiratie webinar, workshop of training bij onze interne Saxion Academy, doe een loopbaancheck of verken de mogelijkheden voor een masteropleiding, promotietraject of professional doctorate.
• Het Saxion hybride werken pakket.
• Een uitgebreide pensioenregeling.
• 100% vergoeding voor reizen met het openbaar vervoer en fiscaal voordeel bij de aanschaf van je fiets.

Benieuwd naar alle arbeidsvoorwaarden? Check onze webpagina en de cao hbo.

We zijn op zoek naar een professional die zich herkent in onderstaand functieprofiel. Is dat het geval? Dan past deze baan mooi bij jou!

• Een afgeronde PhD (of in afrondende fase) in Data Science, Kunstmatige Intelligentie, Informatica, Econometrie, Wiskunde of een verwante discipline.
• Ervaring met data-analyse, statistiek, machine learning en AI.
• Programmeervaardigheden in Python, R, SQL en bij voorkeur aanvullende talen.
• Sterke analytische vaardigheden en de capaciteit om complexe problemen om te zetten in praktische oplossingen.
• Interesse in het combineren van data, AI en maatschappelijke vraagstukken.
• Uitstekende communicatieve vaardigheden in het Nederlands of Engels.