Arquitecto/a de Datos e Inteligencia Artificial

Over de functie

Als Architecte Data en Kunstmatige Intelligentie ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen van schaalbare data‑ecosystemen die strategische waarde leveren voor de organisatie. Je werkt in een multidisciplinair team en vertaalt bedrijfsbehoeften naar geavanceerde data‑ en AI‑oplossingen.

Belangrijkste verantwoordelijkheden

• Ontwerpen van transactionele, analytische en integratie‑architecturen.
• Definiëren van conceptuele, logische en fysieke datamodellen.
• Implementeren van Data Warehouse, Data Lake en Lakehouse oplossingen.
• Opzetten van ETL/ELT‑processen, API‑integraties en realtime data‑verwerking.
• Ontwikkelen en inzetten van Machine Learning‑ en AI‑modellen voor bedrijfsproblemen.
• Leiden van projecten op het gebied van geavanceerde analytics, automatisering en technologische innovatie.
• Stellen van governance‑, kwaliteits‑, veiligheids‑ en traceerbaarheidsstandaarden voor data.
• Samenwerken met multidisciplinaire teams om business‑requirements om te zetten in data‑oplossingen.
• Architecturen ontwerpen voor gestructureerde en ongestructureerde data‑verwerking.
• Sturen van digitaliserings‑ en moderniseringsinitiatieven gebaseerd op data en AI.

Gewenst profiel

• Minimaal 5 jaar ervaring in data‑architectuur, engineering of data‑science.
• Uitgebreide kennis van SQL en data‑modellering.
• Ervaring met het ontwikkelen en implementeren van Machine Learning‑modellen.
• Gevorderde vaardigheden in Python.
• Kennis van cloud‑architecturen (bij voorkeur AWS).
• Ervaring met ETL/ELT, API‑integraties en documentatie van architecturen.
• Bekendheid met zowel relationele als NoSQL‑databases en vector‑databases.
• Ervaring met data‑platformen en big‑data‑technologieën.
• Sterke samenwerking in multidisciplinaire teams.

Vereiste vaardigheden

• SQL (geavanceerd)
• Data‑modellering
• Python
• Machine Learning & AI
• AWS (voorkeur)
• ETL/ELT
• API‑integratie
• Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Sybase, MariaDB, DB2, Azure SQL Database, Amazon RDS
• MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch/OpenSearch
• FAISS, pgvector of vergelijkbare vector‑databases
• Pandas, NumPy, Scikit‑Learn
• NLP, embeddings, semantische analyse
• Predictieve modellen, classificatie
• Dimensionaliteitsreductie
• Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric, Synapse Analytics, Hadoop, Spark
• AWS Glue, Talend, Informatica, Airflow, Kafka, RabbitMQ