In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel hybride modellen voor oogstvoorspellingen van tomaten, paprika's en komkommers.
- Bedrijf: Source in Amsterdam, een innovatief bedrijf dat zich richt op landbouwtechnologie.
- Voordelen: Flexibele werkuren, competitief salaris en mogelijkheden voor professionele groei.
- Overige informatie: Een dynamische werkomgeving met kansen om collega's te mentoren.
- Waarom deze baan: Maak impact op de landbouwsector met geavanceerde data-analyse en machine learning.
- Kwalificaties: Ervaring met datawetenschap en kennis van gewasfysiologie is een plus.
Het verwachte salaris ligt tussen 50850 - 62150 € per jaar.
Source in Amsterdam is seeking a Staff Data Scientist om oogstvoorspellingen voor tomaat, peper en komkommer te beheren, en verbeteringen te begeleiden van diagnose tot geïmplementeerde oplossingen die door telers worden gebruikt. Je zult samenwerken met datawetenschappers, gewaswetenschappers en telers om hybride modellen te ontwerpen die gewasfysiologie combineren met klimaatdata, en je bent verantwoordelijk voor productie-implementatie en monitoring.
De rol benadrukt end-to-end eigenaarschap, productieklare modellering en het begeleiden van collega's om de vaardigheden te verbeteren.
Staff Model Engineer — Hybrid Crop Forecasting & ML in Amsterdam werkgever: Source
Source biedt een stimulerende werkomgeving waar medewerkers de kans krijgen om te werken met geavanceerde AI-software die de landbouwsector ondersteunt. Het bedrijf richt zich op het verbeteren van voorspellingen voor telers, wat cruciaal is in onvoorspelbare seizoenen. Medewerkers hebben de mogelijkheid om bij te dragen aan innovatieve oplossingen die directe impact hebben op de voedselproductie.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Staff Model Engineer — Hybrid Crop Forecasting & ML 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 Source!
✨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 Source, 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 Source.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Source. 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 Staff Model Engineer — Hybrid Crop Forecasting & ML 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 Source 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 Source 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 Source? 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 Source ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Source
✨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 Source
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Source 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.
