In één oogopslag
- Taken: Leid technische richting en ontwikkel innovatieve AI-oplossingen voor kennisontdekking.
- Bedrijf: Een wereldleider in informatie en analytics met een focus op wetenschap en gezondheidszorg.
- Voordelen: Flexibele werktijden, welzijnsinitiatieven, studiefinanciering en sabbaticals.
- Overige informatie: Uitstekende carrièrekansen in een dynamische en ondersteunende omgeving.
- Waarom deze baan: Maak impact met geavanceerde technologieën en leid diverse data science teams.
- Kwalificaties: Ervaring in data science, AI, en sterke Python-vaardigheden vereist.
Het verwachte salaris ligt tussen 86900 - 144600 € per jaar.
Over ons team
Data Science Life Sciences is een divers team dat zich richt op GenAI, ML en NLP. We ontwikkelen voornamelijk best-in-class verrijkingspipelines voor de life science .com-producten van Elsevier, zoals Reaxys, Embase en Pharmapendium.
Over de rol
Als Principal Data Scientist (AI/NLP & Generative AI) bied je technische en inhoudelijke leiding aan meerdere data science-teams, waarbij je vormgeeft aan hoe we geavanceerde AI-, NLP- en generatieve AI-oplossingen ontwerpen en leveren voor kennisontdekking en besluitvorming. Je focus ligt op het stellen van technische normen, kwaliteit en governance binnen teams, het vertegenwoordigen van data science in senior forums en het nauw betrokken zijn bij het werk om architectuur- en leveringsbeslissingen te begeleiden. Hands-on betrokkenheid zal af en toe plaatsvinden, bij hoogprioritaire of risicovolle werkzaamheden.
Verantwoordelijkheden:
- Technische richting en toezicht: Stel technische richting en architecturale normen vast voor AI/ML, NLP en generatieve AI-oplossingen binnen teams, inclusief LLM-gestuurde workflows, RAG-systemen, retrieval, ranking en aanbevelingscapaciteiten.
- Begeleid hoe wetenschappelijke metadata, ontologieën, taxonomieën en kennisassets worden geïntegreerd in AI-workflows, met de voorkeur voor herbruikbare, consistente patronen boven eenmalige implementaties.
- Beoordeel code, architectuur en technische beslissingen binnen teams om productiegeschiktheid te waarborgen, en stap hands-on in wanneer nodig.
- Verenig uiteenlopende technische benaderingen in gedeelde patronen, bibliotheken of frameworks, om duplicatie en divergentie tussen teams te verminderen.
- Normen, kwaliteit en governance: Definieer en onderhoud gedeelde normen, evaluatie- en monitoringsframeworks die zorgen voor consistente kwaliteit, vertrouwen en betrouwbaarheid binnen alle teams.
- Leid of draag bij aan AI-governance en compliance-activiteiten, inclusief verantwoordelijke AI-praktijken, modelrisico-evaluatie en naleving van regelgeving.
- Voer technische beoordelingen en kwaliteitsaudits uit of houd toezicht daarop, identificeer hiaten en stimuleer herstelmaatregelen.
- Leiderschap en stakeholderbetrokkenheid: Mentor en coach binnen meerdere data science-teams om de capaciteit te verhogen en consistente, hoogwaardige levering te ondersteunen.
- Breng uniformiteit en wendbaarheid naar gedistribueerde teams door tooling en leveringspraktijken te harmoniseren zonder de autonomie op teamniveau te verstikken.
- Vertegenwoordiger van de data science-functie in vergaderingen van het senior management en governance, communiceer strategie, risico en voortgang naar niet-technische stakeholders.
- Functie als vertrouwde technische adviseur voor senior leiderschap, vertaal zakelijke prioriteiten naar technische richting.
- Werk samen met teams en functies om complexe, onduidelijke uitdagingen om te zetten in praktische oplossingen.
Vereisten:
- Significante ervaring in data science, AI, machine learning, NLP, informatieherstel of een gerelateerd veld, inclusief functioneren op senior of principal niveau.
- Sterke hands-on achtergrond in het bouwen van AI/ML, NLP, generatieve AI en retrieval-gebaseerde systemen, met de mogelijkheid om in technische details te duiken wanneer nodig.
- Expertise met LLM's, inclusief fine-tuning, prompt engineering, groundingstrategieën en verantwoordelijke AI-praktijken.
- Aangetoond vermogen om technische normen, evaluatiekaders of governanceprocessen over teams heen te definiëren, niet alleen binnen een enkel project.
- Werkkennis van AI-governance, modelrisico en compliance-eisen.
- Sterke Python-vaardigheden en solide basisprincipes van machine learning.
- Ervaring met grootschalige tekst- of contentrijke datasets en moderne AI/ML-frameworks.
- Ervaring met RAG, semantisch, vector- of hybride zoekopdrachten, en experimentele benaderingen die de impact op gebruikers meten.
- Bekendheid met cloudplatforms en moderne software-engineeringpraktijken.
- Uitstekende communicatie- en stakeholdermanagementvaardigheden, met bewezen vermogen om technisch werk te vertegenwoordigen aan senior en niet-technische doelgroepen.
- Sterke mentor- en leiderschapsvaardigheden, met ervaring in het beïnvloeden en coördineren tussen meerdere teams.
Werken op een manier die voor jou werkt:
Wij bevorderen een gezonde werk/privébalans binnen de organisatie. We bieden een aantrekkelijke werkgelegenheid voor onze mensen. Met tal van welzijnsinitiatieven, gedeeld ouderschapsverlof, studieondersteuning en sabbaticals helpen we je om je onmiddellijke verantwoordelijkheden en je langetermijndoelen te bereiken.
Werkschema: Flexibele werktijden - pas de tijden aan waarop je gedurende de dag werkt om alles in te passen en te werken wanneer je het meest productief bent.
Over het bedrijf:
Een wereldleider in informatie en analytics, wij helpen onderzoekers en zorgprofessionals om wetenschap vooruit te helpen en gezondheidsresultaten te verbeteren ten behoeve van de samenleving. Gebaseerd op onze public heritage combineren we kwaliteitsinformatie en enorme datasets met analytics om visionaire wetenschap en onderzoek, gezondheidseducatie en interactieve leerervaringen, evenals uitzonderlijke gezondheidszorg en klinische praktijk te ondersteunen. Bij Elsevier draagt jouw werk bij aan de grote uitdagingen van de wereld en een duurzamere toekomst. We benutten innovatieve technologieën om wetenschap en gezondheidszorg te ondersteunen voor een betere wereld.
Als deze functie wordt uitgevoerd in NLD Amsterdam (Radarweg), ligt het basissalaris tussen €86.900 en €144.600. Deze functie kan onderhevig zijn aan een collectieve arbeidsovereenkomst in Nederland. Neem contact op met het wervings team voor meer details.
Wij zijn toegewijd aan het bieden van een eerlijk en toegankelijk wervingsproces. Als je een handicap of andere behoefte hebt die aanpassing of wijziging vereist, laat het ons weten door ons Aanvraag Ondersteuningsformulier voor kandidaten in te vullen of neem contact op met 1-855-833-5120.
Wij zijn een werkgever die gelijke kansen biedt: gekwalificeerde kandidaten worden overwogen en behandeld tijdens de tewerkstelling zonder rekening te houden met ras, kleur, geloof, religie, geslacht, nationale afkomst, burgerschapsstatus, handicapstatus, beschermde veteranenstatus, leeftijd, burgerlijke staat, seksuele geaardheid, genderidentiteit, genetische informatie of enige andere eigenschap die door de wet wordt beschermd.
Principal Data Scientist I in Amsterdam werkgever: Elsevier
Elsevier is een uitstekende werkgever die zich inzet voor de groei en het welzijn van zijn medewerkers. Met een sterke focus op innovatie en samenwerking, biedt het bedrijf een stimulerende werkomgeving waar je kunt bijdragen aan baanbrekende oplossingen in de chemie. Medewerkers profiteren van aantrekkelijke voordelen, waaronder een competitief salaris, mogelijkheden voor professionele ontwikkeling en een inclusieve cultuur die diversiteit waardeert.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Principal Data Scientist I in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Elsevier!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Elsevier, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Elsevier.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Elsevier. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Principal Data Scientist I in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Elsevier ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Elsevier echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Elsevier? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Elsevier ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Elsevier
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Elsevier
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Elsevier mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
