In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel AI-oplossingen en software voor R&D teams in de landbouwsector.
- Bedrijf: Syngenta Vegetable Seeds, een innovatieve speler in de groente-industrie.
- Voordelen: Flexibele werkopties, competitief salaris en kansen voor professionele groei.
- Overige informatie: Werken in een dynamische omgeving met focus op samenwerking en innovatie.
- Waarom deze baan: Maak impact met geavanceerde technologieën en verbeter de landbouwpraktijken wereldwijd.
- Kwalificaties: Master of PhD in relevante vakgebieden en sterke Python-vaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 59400 - 72600 € per jaar.
Bij Syngenta Vegetable Seeds zijn we gepassioneerd over het helpen van mensen in de groente-industrie en het centraal stellen van telers in alles wat we doen. Onze energie is gericht op het creëren van oplossingen die hen helpen meer uit hun gewassen te halen, nu en in de toekomst. We doen dit door de kwaliteit van zaden, bollen of kleine planten vanaf het begin te beschermen, zodat telers de hoogste opbrengstpotentieel in hun operaties kunnen bereiken; voortdurend investeren in R&D om baanbrekende innovaties op de markt te brengen; en streven naar een echte wereldwijde impact door duurzamere praktijken op boerderijen, in verzending en in de supermarkt.
Syngenta's Analytics & Data Sciences Team is op zoek naar een R&D Analytics - AI Developer. Deze rol zal softwareoplossingen bouwen die R&D-teams in staat stellen om experimentele, fenotypische, genotypische, omgevings-, operationele en pijplijndata op grote schaal te analyseren. De succesvolle kandidaat zal sterke software-engineering, toegepaste AI en wetenschappelijk databegrip combineren om tools te leveren die de besluitvorming binnen Vegetable R&D verbeteren.
De verantwoordelijkheden omvatten:
- Ontwerpen en bouwen van datapijplijnen ter ondersteuning van de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen en geavanceerde analyses.
- Bouwen van analytische software en AI-oplossingen die R&D-specifieke gegevens, modellen en besluitvormingskaders integreren in intuïtieve gebruikersworkflows.
- Bouwen van applicatiecontainerisatie en orkestratie binnen een cloudomgeving.
- Beheren van software-implementatie en configuratie in niet-productie- en productieomgevingen.
- Partnerschappen aangaan met R&D-wetenschappers, datawetenschappers en analyseteams om wetenschappelijke en operationele behoeften om te zetten in schaalbare softwareoplossingen.
- Gebruik maken van AI-ondersteunde softwareontwikkelingshulpmiddelen om productiviteit, codekwaliteit, documentatie en testen te verbeteren, terwijl sterke engineeringoordeel en verantwoordelijkheid voor eindresultaten behouden blijven.
- Evalueren van opkomende AI, agentic AI en automatiseringsmogelijkheden en identificeren waar ze verantwoordelijk R&D-analyses, experimentatie en besluitvorming kunnen verbeteren.
- Zorgen dat oplossingen wetenschappelijk geldig, waar nodig verklaarbaar, betrouwbaar in productie en afgestemd zijn op gegevensbeheer, modelbeheer, beveiliging en compliance-verwachtingen.
Vereisten:
- Master of PhD in Data Science, Kunstmatige Intelligentie, Computerwetenschappen, Kwantitatieve Genetica of een gerelateerd vakgebied.
- Minimaal 5 jaar professionele ervaring in software-engineering, met ten minste 3 jaar ervaring in het bouwen en onderhouden van productiesystemen in Python.
- Kennis van AI- en machine learning-frameworks.
- Sterke kennis en ervaring met Agentic AI en grote taalmodellen.
- Bewezen ervaring in het ontwerpen, bouwen en onderhouden van end-to-end softwareoplossingen.
- Sterke Python-programmeer- en software-engineeringsvaardigheden.
- Ervaring met big data-platforms en technologieën (bijv. Snowflake, Databricks).
- Ervaring met het verpakken, implementeren en monitoren van ML-modellen in productie.
- Bekwaamheid in het ontwikkelen van cloud-native applicaties en implementeren in cloudomgevingen, vooral AWS.
- Ervaring met API-technologieën (bijv. RESTful APIs of GraphQL).
- Ervaring met het ontwikkelen van softwareproducten of analytische applicaties voor wetenschappelijke, R&D-, landbouw-, biologische of vergelijkbare complexe gegevensdomeinen.
- Aangetoond vermogen om AI-coderingsassistenten, enterprise AI-platforms of agentic AI-tools te gebruiken om softwarelevering te versnellen, terwijl onafhankelijke technische beoordeling, testen en validatie worden toegepast.
- Kennis van verantwoordelijke AI-praktijken, inclusief modelevaluatie, bias/foutbeoordeling, traceerbaarheid, prompt/version management en human-in-the-loop workflows.
Locatie: U kunt vanuit elke locatie in Nederland werken volgens de lokale richtlijnen van het hybride model.
R&D Analytics - AI Developer in Amsterdam werkgever: Syngenta
Syngenta is een uitstekende werkgever die zich richt op het ontwikkelen van innovatieve oplossingen voor de landbouw. Met een sterke focus op samenwerking en inclusiviteit, biedt Syngenta medewerkers de kans om te groeien in hun carrière door middel van uitgebreide opleidingsmogelijkheden en flexibele werkopties. Werken in Enkhuizen betekent deel uitmaken van een dynamisch team dat zich inzet voor duurzame landbouw en het verbeteren van voedselproductie wereldwijd.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je R&D Analytics - AI Developer 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 Syngenta!
✨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 Syngenta, 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 Syngenta.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Syngenta. 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 R&D Analytics - AI Developer 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 Syngenta 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 Syngenta 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 Syngenta? 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 Syngenta ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Syngenta
✨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 Syngenta
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Syngenta 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.
