Data Scientist

SRQ165549

Je werkt binnen het Data Science Forecasting team aan betrouwbare korte-termijnvoorspellingen van netbelasting. In deze opdracht richt je je op het implementeren van het OpenSTEF-model voor alle LS-transformatoren. Je onderzoekt welke verbeteringen de meeste forecastwinst opleveren en vertaalt succesvolle experimenten naar productiegeschikte oplossingen. Daarbij werk je intensief samen met data scientists, machine-learning engineers, de Product Owner en andere stakeholders. Je levert een directe bijdrage aan betere forecastkwaliteit, netveiligheid en schaalbare datagedreven besluitvorming.

Wat ga je doen

• Je analyseert de huidige forecastkwaliteit en selecteert locaties, horizons en situaties met het grootste verbeterpotentieel.
• Je voert backtesting en benchmarkanalyses uit van OpenSTEF-methoden ten opzichte van de bestaande referentie, met passende kwaliteitsmetrics en segmentatie.
• Je werkt aan verbeteringen voor lastige patronen, zoals flatlines, pieken, ontbrekende waarden, onvoorspelbare assets en beperkte historische data.
• Je experimenteert 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 de monitoring op forecastkwaliteit, datakwaliteit en modelgedrag.
• Je draagt waar relevant bij aan OpenSTEF via issues, documentatie, reviews of pull requests.
• Je zorgt voor kennisoverdracht aan het team en documenteert keuzes, resultaten en vervolgstappen helder.

Over jou

• Je kunt hypotheses snel toetsen en weet wat nodig is om een model betrouwbaar in een kritische productieketen te laten landen.
• Je communiceert helder met zowel technische collega’s als businessstakeholders en legt keuzes transparant vast.
• Je werkt zelfstandig, zoekt actief de samenwerking op en draagt aantoonbaar ke.