In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel en implementeer ML-modellen voor satellietbeelden en draag bij aan milieuprojecten.
- Bedrijf: Vooruitstrevend bedrijf dat zich richt op data-analyse en AI-oplossingen.
- Voordelen: Betaalde verlofdagen, wellnessprogramma, thuiswerkvergoeding en opleidingsmogelijkheden.
- Overige informatie: Dynamische werkomgeving met kansen voor professionele groei.
- Waarom deze baan: Werk met innovatieve technologieën en maak impact op milieu- en landbouwoplossingen.
- Kwalificaties: Minimaal 4 jaar ervaring in data science en sterke Python-vaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 50243 - 61408 € per jaar.
Overview
In this role you will build and productionize markers that extract insights from dense satellite imagery time series, informing the European Area Monitoring System.
You collaborate with scientists and engineers to deploy scalable models and expand into land-cover change detection using embeddings and AI-first workflows.
You’ll own end-to-end marker delivery and contribute to cross-functional initiatives, shaping data-driven environmental and agricultural solutions.
This is a chance to work with multi-sensor data, deliver impact for CAP agencies, and push AI-driven insights forward.
- Arbeidsvoorwaarden / Benefits
- Paid time off
- Employee Wellness Program
- Home Office Reimbursement
- Monthly Phone and Internet Reimbursement
- Tuition Reimbursement and access to Linked In Learning
- Equity
- Verantwoordelijkheden
- Develop ML models and algorithms to extract insights from satellite imagery time series
- Take ideas from research to production and maintain markers
- Own marker results for production AMS deliveries across multiple EU countries
- Explore embeddings-based insights beyond CAP
- Use AI agents in daily work and advance team proficiency
- Co-own the markers codebase with the team
- Collaborate to build solutions on the platform and incentivize partner usage
- Document work for transparency and reproducibility
- Produce internal reports, public blogs, and client-facing outputs
- Belangrijkste vereisten
- 4+ years of relevant work experience
- Bachelor's or higher in computer science, data science, or other STEM field
- Understanding of ML principles, model validation, and evaluation
- Proficiency in Python with maintainable, well-documented code
- Experience with AI agents and modern ML tools
- Experience with Git and collaborative codebases
- Working knowledge of geospatial domain
- Ability to deliver projects on schedule and manage deliverables
- Strong problem-solving and analytical skills
- Professional English proficiency
- adaptable
- curiosity about AI agents
- ability to iterate based on customer feedback
- Python programming
- Machine learning and model validation
- AI agents and modern ML tooling
Data Scientist in Haarlem werkgever: Planet Labs
Bij Planet geloven we in het gebruik van ruimte om het leven op aarde te verbeteren. Als werkgever bieden we een inspirerende werkomgeving met een sterke focus op samenwerking en persoonlijke groei, waar je de kans krijgt om impact te maken met onze innovatieve technologieën. Met flexibele werkopties en een cultuur die diversiteit en inclusie waardeert, is werken bij ons niet alleen een baan, maar een kans om deel uit te maken van een missie die de wereld verandert.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data Scientist in Haarlem 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 Planet Labs!
✨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 Planet Labs, 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 Planet Labs.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Planet Labs. 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 in Haarlem 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 Planet Labs 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 Planet Labs 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 Planet Labs? 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 Planet Labs ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Planet Labs
✨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 Planet Labs
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Planet Labs 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.
