In één oogopslag
- Taken: Bouw machine learning-modellen en analyseer data voor commerciële beslissingen.
- Bedrijf: Een toonaangevende organisatie in de content- en mediasector.
- Voordelen: Tot €6800 salaris, bonus, pensioen en 30 vakantiedagen.
- Overige informatie: Ruimte voor ontwikkeling en werken binnen een groot familiebedrijf.
- Waarom deze baan: Maak impact met data-analyse en werk samen met diverse teams.
- Kwalificaties: WO-niveau, ervaring als Data Scientist en sterke kennis van Python en SQL.
Het verwachte salaris ligt tussen 6800 - 6800 € per maand.
Je werkt bij een organisatie in de content- en mediasector, waar productontwikkeling, verkoop en e-commerce samenkomen. Met jouw modellen help je collega’s om vraag, klantgedrag en marktpotentieel beter te begrijpen.
Je sluit aan bij een centraal datateam en werkt nauw samen met een Data Engineer en een Business Analist. De Data Engineer beheert het lakehouse in Databricks en jij gaat aan de slag met het bouwen van machine learning-modellen. Je werk draait onder meer om verkoopvoorspellingen, klantsegmentatie, prijsanalyses en het inschatten van product- en marktpotentieel. Je onderzoekt verkoop-, productie- en marketingdata, zet experimenten en A/B-tests op en vertaalt de uitkomsten naar onderbouwde adviezen. Geen model om het model: je maakt duidelijk welke beslissing ermee geholpen is. In Python ontwikkel, valideer en monitor je modellen. Samen met de Data Engineer breng je ze in productie via Databricks Jobs. Voor experimenttracking en modelversiebeheer werk je met MLflow. Met de Business Analist vertaal je resultaten naar begrijpelijke rapportages en dashboards. Daarnaast stem je af met IT, ERP-specialisten, Finance en commerciële teams. Je legt aannames en beperkingen vast en legt complexe uitkomsten helder uit aan niet-technische collega’s. Binnen de platformstandaarden maak je zelfstandig technische afwegingen. Zo help je het team om betrouwbare, herhaalbare analyses te leveren die daadwerkelijk worden gebruikt bij commerciële en strategische keuzes. Daarbij beoordeel je ook welke nieuwe databronnen voldoende waarde toevoegen.
Deze organisatie is actief in de content- en mediasector en combineert productontwikkeling met commerciële activiteiten, marketing en e-commerce. Data wordt ingezet om beter te begrijpen wat klanten nodig hebben, hoe producten presteren en waar kansen in de markt liggen. Voor deze vacature richten we ons op de standplaats in de regio Amsterdam. Het datateam werkt organisatiebreed. Je analyses zijn dus niet bedoeld voor één afdeling, maar ondersteunen verschillende disciplines en de directie. Dat vraagt om modellen die technisch goed zijn én aansluiten op de vragen van de mensen die ermee werken. Verkoop, marketing, e-commerce en Finance zijn daarbij belangrijke gesprekspartners. De ambitie is concreet: commerciële en strategische beslissingen beter onderbouwen met data. Denk aan nauwkeuriger voorspellen, gerichter segmenteren en prijs- of marketingkeuzes toetsen met experimenten. Een bestaand lakehouse vormt daarvoor de technische basis. In de samenwerking staan resultaatgerichtheid, zelfstandigheid en heldere communicatie centraal. Je krijgt ruimte om passende tools en technieken te kiezen binnen vastgestelde platformstandaarden. Daar staat tegenover dat je de kwaliteit, uitlegbaarheid en herhaalbaarheid van je werk bewaakt. Je blijft je vakkennis ontwikkelen en bespreekt met collega’s hoe nieuwe inzichten bruikbaar worden voor de organisatie. De rol verbindt daarmee technische diepgang met zakelijk inzicht, zonder dat één van beide naar de achtergrond verdwijnt.
Wat wij zoeken:
- WO-denk- en -werkniveau, een afgeronde relevante opleiding en minimaal drie jaar werkervaring als Data Scientist of in een vergelijkbare analytische rol.
- Sterke kennis van Python en SQL, plus ervaring met Databricks, notebooks, PySpark, Git en feature sets binnen een medaillonarchitectuur.
- Je werkt zelfstandig, denkt commercieel, zoekt de samenwerking op en legt complexe analyses helder uit; je beheerst het Nederlands goed.
- Ervaring met MLflow en BI-tools zoals Qlik Sense is een pré, net als affiniteit met e-commerce- of contentdata.
Wat jij ervoor terugkrijgt:
- Salaris tot €6800 bruto per maand
- Bonus van 4%
- Volledig vergoed pensioen
- 30 vakantiedagen
- Vrijheid rondom thuiswerken
- Werken binnen een groot familiebedrijf
Data Scientist Media in Amsterdam werkgever: Ngage IT
Bij NGAGE krijg je de kans om te groeien in een dynamische en ondersteunende omgeving, waar ondernemerschap en samenwerking centraal staan. Met een aantrekkelijke commissieregeling en een cultuur die aanvoelt als een vriendenclub, bieden we jou de mogelijkheid om jouw salesvaardigheden te ontwikkelen en impact te maken in de IT-sector. Bovendien zorgen we voor persoonlijke aandacht en training on-the-job, zodat je nooit uitgeleerd bent en altijd kunt blijven groeien.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data Scientist Media 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 Ngage IT!
✨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 Ngage IT, 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 Ngage IT.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Ngage IT. 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 Data Scientist Media 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 Ngage IT 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 Ngage IT 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 Ngage IT? 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 Ngage IT ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Ngage IT
✨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 Ngage IT
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Ngage IT 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.
