In één oogopslag
- Taken: Verken AI om datakwaliteit te verbeteren en ontwikkel een proof of concept.
- Bedrijf: Avanade, een internationaal IT-consultancybedrijf met een passie voor Microsoft-technologie.
- Voordelen: Gezellige werksfeer, soft skilltrainingen en mogelijkheid tot Microsoft certificaat.
- Overige informatie: Word onderdeel van een enthousiaste community van stagiaires en professionals.
- Waarom deze baan: Werk aan innovatieve projecten en maak impact in de digitale wereld met data.
- Kwalificaties: Interesse in data, AI en ervaring met programmeertalen zoals Python en SQL.
Het verwachte salaris ligt tussen 900 - 1100 € per maand.
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.
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: Het volgende onderwerp is onze voorgestelde afstudeeropdracht en kan worden aangepast om aan te sluiten bij de interesses en behoeften van de student.
- AI gebruiken om datakwaliteit te verhogen
In een steeds groeiende digitale wereld is data (bijna) alles. Van het ondersteunen van het bedrijf bij besluitvorming tot het monitoren en threat detection van IT-omgevingen. Een van de aanhoudende problemen in data is de kwaliteit. Er zijn bekende voorvallen waarbij grote bedrijven hun beslissingen baseerden op verkeerde gegevens, wat leidde tot economisch verlies en slechte publiciteit.
In het verleden werden ETL-processen ontworpen om lage kwaliteit of foutieve data te beperken, denk aan scenario's zoals het detecteren van afwijkingen in loggegevens, het valideren van klantrecords in realtime of het identificeren van onvolledige datasets voordat ze in analytische pijplijnen terechtkomen. Dit waren vaak statische oplossingen gebaseerd op bestaande ervaring en met de hoeveelheid ongestructureerde data wordt dit bewerkelijk. Het doel van deze opdracht is te onderzoeken hoe we met AI een snellere/beter/sterkere Data Quality Service (DCS)-aanpak kunnen maken.
Mogelijke onderzoeksvraag: “Hoe kunnen we AI inzetten om datakwaliteit te verbeteren en afwijzing van data te reduceren, en hoe haalbaar is dit op basis van bestaande wetgeving en technologie?” Implementeer een proof of concept om de afwijzing van data terug te dringen zonder menselijke tussenkomst. Aan het einde van de stage levert de student een werkend prototype op dat meetbare verbeteringen in de datakwaliteit aantoont (bijv. lagere foutpercentages, geautomatiseerde detectie van afwijkingen of verbeterde volledigheidsscores).
Mogelijke technologie: DaaS, AI, Continuous Delivery, DQS, Databricks, Python/Pyspark, SQL, governance en organisatorische kennis.
Afstudeerstage Data & AI | Big Data / Data platform 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 | Big Data / Data platform 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 | Big Data / Data platform 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.
