In één oogopslag
- Taken: Werk aan innovatieve AI-projecten en ontwikkel datagedreven oplossingen met Power BI.
- Bedrijf: Avanade, een internationaal IT-consultancybedrijf met een passie voor Microsoft-technologie.
- Voordelen: Leerzame stage met begeleiding, soft skilltrainingen en kans op een Microsoft certificaat.
- Overige informatie: Word deel van een enthousiaste community met leuke activiteiten en veel ruimte voor ontwikkeling.
- Waarom deze baan: Doe praktijkervaring op met moderne datatechnologieën en maak impact in de echte wereld.
- Kwalificaties: HBO of WO student met interesse in data-analyse en visualisatie.
Het verwachte salaris ligt tussen 900 - 1100 € per maand.
Introductie: Onze visie? ‘To advance the world through the power of people and Microsoft’. Elke dag zetten onze mensen zich in om met de nieuwste Microsoft-technologie onze klanten te helpen transformeren. Door de combinatie van een brede expertise van onze talentvolle mensen en een enorme passie voor Microsoft kunnen we onze klanten wereldwijd vooruit helpen op technologisch vlak en creëren we geweldige ervaringen & oplossingen.
Kom ons joinen: Avanade is een internationaal IT-consultancybedrijf, waarbij mens en IT de krachten bundelen. Je zult jezelf herkennen in de 450 collega’s, maar ook zeker in de 40 andere studenten die jaarlijks stagelopen bij Avanade. We hebben veel passie voor en plezier in het werk dat we verrichten en hechten waarde aan een gezellige sfeer op de werkvloer. Met ontzettend veel talent voor Microsoft-technologie, is Avanade een uniek bedrijf met veel ruimte voor ontwikkeling. Je bent onderdeel van een grote club professionals. Gezamenlijk met de andere stagiaires vorm je een enthousiaste groep & community binnen Avanade. Je kan meedoen aan veel leuke activiteiten zoals kennissessies, koffiemomenten met consultants en werkborrels! Daarnaast bieden we een aantal soft skilltrainingen speciaal voor de groep stagiars en mogelijkheid tot het behalen van een Microsoft certificaat!
Tijdens de opdracht doet de student praktijkervaring op met moderne datatechnologieën, (AI-gestuurde) technieken en uitdagingen uit de echte wereld. Je werkt nauw samen met senior ingenieurs, ontwikkelaars en architecten en krijgt begeleiding gedurende de onderzoeks- en bouwfase.
Wat moet je doen: De volgende 2 onderwerpen zijn voorbeelden van mogelijke afstudeeropdrachten en kan worden aangepast om aan te sluiten bij de interesses en behoeften van de student.
- AI‑Supported Decision Recommendations in Analytics Solutions
Beschrijving: Van analytics wordt steeds vaker verwacht dat ze niet alleen beschrijven wat er is gebeurd, maar ook suggereren welke acties genomen moeten worden. Artificial intelligence kan deze verschuiving ondersteunen door patronen te identificeren en aanbevelingen voor te stellen. Slecht ontworpen AI-aanbevelingen kunnen echter de transparantie en het vertrouwen verminderen. Deze opdracht onderzoekt hoe AI op een verantwoorde en verklaarbare manier beslissingsaanbevelingen kan genereren. De student zal onderzoek doen naar de theorie van beslissingsondersteuning, aanbevelingslogica en ethische overwegingen zoals vooringenomenheid, verantwoordelijkheid en menselijke controle. Met behulp van openbare of synthetische data zal de student een Power BI proof of concept creëren waarbij AI-ondersteunde aanbevelingen worden gepresenteerd, samen met bewijs, aannames en onzekerheidsindicatoren. De nadruk ligt op het ondersteunen van menselijke beslissers in plaats van het automatiseren van beslissingen. Mogelijke onderzoeksvraag: “Hoe kunnen door AI ondersteunde aanbevelingen de zakelijke besluitvorming verbeteren zonder de transparantie, controle of verantwoording te verminderen?” Technologie: Power BI, Artificial Intelligence, Decision Support Models, Responsible AI Principles. - Natural Language Analytics over a Semantic Model (GenAI)
Beschrijving: Business users verwachten steeds vaker met analytics te communiceren in natuurlijke taal. Veel oplossingen voor natural‑language analytics falen echter door dubbelzinnige vragen/slechte prompting, inconsistente definities en gebrek aan traceerbaarheid. Deze opdracht pakt deze tekortkomingen aan door GenAI te combineren met een sterke semantische basis. De student zal onderzoek doen naar natural‑language analytics, semantische modellering en business glossaries, met de nadruk op hoe definities en KPI-logica analytische correctheid beïnvloeden. De kernuitdaging is het ontwerpen van een interactie waarbij GenAI helpt bij het interpreteren van gebruikersvragen, maar alle berekeningen blijven gebaseerd op vooraf gedefinieerde bedrijfssemantiek. Een Power BI proof of concept zal laten zien hoe vragen in natuurlijke taal kunnen worden vertaald naar analytische vragen met behulp van een gecontroleerde semantische laag, waarbij GenAI helpt bij interpretatie en uitleg in plaats van berekening. Mogelijke onderzoeksvraag: “Hoe kan Generative AI natural‑language analytics mogelijk maken terwijl consistentie met bedrijfsdefinities en analytische semantiek wordt gewaarborgd?” Technologie: Power BI, Semantic Modeling, Generative AI, Public or Synthetic Data.
Vaardigheden en ervaringen:
Je bent een 4e‑jaars HBO‑student of een WO‑masterstudent en op zoek naar een leerzame en uitdagende afstudeerstage per 1 september 2026 op het gebied van IT‑consultancy, met focus op data‑analyse en visualisatie; Je hebt interesse in analytics, data‑analyse, business intelligence, datavisualisatie en het vertalen van businessvragen naar datagedreven inzichten; Je hebt mogelijk al enige ervaring met data‑analyse en visualisatietools (Power BI), SQL, het werken met datasets en/of het verzamelen en structureren van requirements, of je wilt hier graag verder in groeien.
Afstudeerstage Data & AI | AI / Gen AI / AI Engineering in Amsterdam werkgever: Avanade
Als ERP Advisory Manager bij ons bedrijf krijg je de kans om een sleutelrol te spelen in complexe ERP-transformaties en organisaties te helpen moderniseren. We bieden een stimulerende werkomgeving waarin samenwerking, continue ontwikkeling en kennisdeling centraal staan, met uitstekende mogelijkheden voor persoonlijke groei en coaching. Onze cultuur is gericht op innovatie en impact, waardoor je niet alleen bijdraagt aan klantresultaten, maar ook aan de ontwikkeling van de volgende generatie professionals in ERP-transformatie.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Afstudeerstage Data & AI | AI / Gen AI / AI Engineering in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Ken je Data Science Communities
Zoek naar lokale meetups of online communities waar data scientists samenkomen. Dit is een geweldige manier om andere professionals te leren kennen, je netwerk uit te breiden en misschien zelfs je toekomstige stage bij Avanade te scoren.
✨Word zichtbaar met je vaardigheden
Demonstreer je kennis door deel te nemen aan hackathons of data science wedstrijden zoals Kaggle. Zo krijg je niet alleen praktijkervaring, maar ook een flinke boost voor je portfolio, wat je kans vergroot om die stageplek te veroveren.
✨Maak gebruik van je universiteit
Universiteiten hebben vaak connecties met bedrijven en kunnen je helpen bij het aanvragen van stages. Vraag bij je studiecoördinator of loopbaanservice naar mogelijkheden of zelfs evenementen waar Avanade misschien aanwezig is.
✨Solliciteer via onze website!
Vergeet niet dat de beste manier om je kansen te vergroten, is door direct te solliciteren via onze website. Jouw unieke vaardigheden in data science zijn precies wat Avanade nodig heeft, dus kom in actie!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Afstudeerstage Data & AI | AI / Gen AI / AI Engineering in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Speel in op je analytische vaardigheden:In je CV en motivatiebrief is het belangrijk om je analytische vaardigheden te benadrukken. Vertel ons over projecten of studies waar je data-analyse hebt toegepast, bijvoorbeeld met Python of R. Laat zien welke technieken je hebt gebruikt en hoe deze je geholpen hebben om problemen op te lossen.
Doe iets met je portfolio!:Als data science stagiair is het handig als je een portfolio hebt met voorbeelden van je werk. Dit kan een GitHub-repo zijn waar je code en projecten deelt. Vergeet niet om een paar interessante projecten te laten zien die je hebt gedaan, inclusief je aanpak en de resultaten die je hebt behaald.
Toon je leermotivatie:Aangezien het om een stage gaat, willen we zien dat je leergierig bent. Gebruik je motivatiebrief om te vertellen waarom je enthousiast bent over data science en wat je hoopt te leren bij Avanade. Deel eventuele cursussen of certificaten die je hebt behaald en die relevant zijn voor de rol.
Wees specifiek over je technische vaardigheden:Vermeld in je CV specifiek welke programmeertalen en tools je beheerst. Bij data science kan dat variëren van Python en SQL tot machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow of Scikit-Learn. Laat ook zien welke specifieke projecten je met deze vaardigheden hebt gedaan om je ervaring te onderbouwen.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Avanade
✨Toon je technische vaardigheden
Als je solliciteert voor een stage in de data-science, laat dan vooral je technische vaardigheden zien. Wees klaar om te praten over tools zoals Python en R, en misschien zelfs je ervaring met data-analyse of machine learning. Denk erover na om een paar voorbeelden van projecten te delen waarin je deze vaardigheden hebt toegepast.
✨Voorzie je portfolio van voorbeelden
Zorg ervoor dat je portfolio goed gevuld is met projecten die je hebt gedaan, of dat nu schoolopdrachten zijn of persoonlijke projecten. We moeten laten zien hoe je aan realistische data-analyse hebt gewerkt en welke bevindingen je hebt gedaan. Een goed gepresenteerd portfolio kan in je voordeel werken tijdens de gesprekken.
✨Wees voorbereid op technische vragen
Verwacht technische vragen over statistische methoden, datamodellering en algoritmen. De interviewers kunnen vragen naar hoe je bepaalde analyses zou uitvoeren of hoe je het beste een dataset zou kunnen opschonen. Door hier scherp op voorbereid te zijn, komt je kennis nog sterker over.
✨Focus op leer- en aanpassingsvermogen
Als stagiair is je motivatie om te leren belangrijker dan ervaring. We moeten laten zien dat we snel kunnen leren en ons kunnen aanpassen aan nieuwe situaties. Denk aan hoe je eerdere uitdagingen hebt aangepakt en wat je van die ervaringen hebt geleerd.
