Data Engineer MLT

Daarom wil je als Data Engineer MLT bij NS werken

• Je bouwt aan een nieuw prognoseproduct dat directe invloed heeft op strategische beslissingen zoals materieelplanning en investeringskeuzes.
• Je werkt in een nieuw multidisciplinair team met data engineers en vervoerskundigen, waar jouw ideeën en technische standaard het verschil maken.
• Je combineert puzzelen, modelleren en codekwaliteit met maatschappelijke impact: jij helpt Nederland duurzaam bereikbaar te houden.

Suzanne : “Het leukste aan deze functie? Je bouwt iets dat nog niet bestaat in een nieuw team Je duikt de materie in, puzzelt met data en werkt met verschillende bloedgroepen samen aan een model dat jarenlang impact heeft op NS.”

Binnen NS ontwikkelt Cluster Reizigersstromen de prognoses die bepalen hoe we reizigersstromen begrijpen, voorspellen en vertalen naar strategische keuzes. Deze inzichten zijn essentieel voor lange termijncapaciteitsplanning, de dienstregeling, investeringen in materieel en toekomstige dienstverlening. Jij werkt mee in het nieuw te vormen team dat het middellangetermijn (MLT) prognoseproduct opnieuw intern gaat bouwen—een product met grote impact op de toekomst van NS.

Als data engineer bouw je aan het nieuwe MLT prognosemodel, inclusief de datapipelines, modellogica en kwaliteitscontroles die nodig zijn voor robuuste, betrouwbare en uitlegbare prognoses. Met jouw sterke Python engineeringvaardigheden en focus op codekwaliteit en modellogica lever je een belangrijke bijdrage aan een toekomstvast product dat organisatie breed gebruikt wordt.

Je borgt de codekwaliteit door tests te schrijven, uitzonderingssituaties af te dekken en je keuzes helder vast te leggen zodat anderen ermee verder kunnen. Je werkt samen met een nieuw team aan innovatieve oplossingen, neemt initiatief en blijft puzzelen tot je een solide uitkomst hebt—ook wanneer nog niet alles is uitgedacht. Je schakelt veel met specialisten uit andere vakgebieden, stelt slimme vragen en maakt technische besluiten begrijpelijk voor iedereen. Je denkt kritisch, onderzoekt grondig en durft aannames te bevragen om het model en de kwaliteit continu te verbeteren. Nieuwe tools en technieken pak je snel en zelfstandig op, waardoor je zelf verbeteringen doorvoert zonder te wachten op aansturing.

Dankzij jouw bouwkracht en kwaliteitsgerichtheid ben jij van onschatbare waarde bij het:

• Ontwikkelen van het nieuwe MLT prognoseproduct dat strategische beslissingen voor de komende 20 jaar ondersteunt.
• Ontwerpen en bouwen van schaalbare datapipelines (Python, PySpark/Polars, Databricks).
• Schrijven van schone, onderhoudbare en goed geteste code, inclusief testautomatisering en CI/CD structuur.
• Uitwerken en automatiseren van scenario analyses met vervoerskundigen en domeinexperts.
• Samenwerken met team Proteus om het product te laten aansluiten op het clusterbrede prognoseplatform.
• Vertalen van complexe modelbehoeften naar robuuste, duurzaam implementeerbare technische oplossingen.

• Je hebt een relevante afgeronde hbo-/wo-opleiding, bijvoorbeeld in de richting (toegepaste) wiskunde, data science, AI of informatica.
• Je hebt minimaal 5 jaar recente ervaring op het gebied van data engineering of ML engineering, in een Advanced Analytics of data science team, waarbij je dataproducten hebt gebouwd, getest, gereleased en beheerd. Je kunt helder uitleggen hoe je een product van idee tot livegang komt.
• Je hebt recente ervaring met het toepassen van (data/software) engineering skills in het data domein.
• Je hebt recente ervaring met het ontwerpen van dataproducten en beschikbaar stellen voor afnemers.
• Je hebt recente ervaring met het ontwikkelen van data pipelines en schaalbare Python API’s in de (Azure) cloud. Je schrijft gestructureerde code, werkt met packages, API’s en CI/CDprocessen, en houdt rekening met onderhoudbaarheid en overdraagbaarheid.
• Je hebt ervaring en kennis van (een deel van) de volgende tooling en technieken (of equivalenten) in productie: Python, PySpark, Polars, Databricks, Git, MLFlow, Docker, Snowflake.
• Je richt een volwassen Dev-/MLOps-omgeving in, maakt snel nieuwe tooling en technieken eigen, neemt verantwoordelijkheid voor kwaliteit en stabiliteit van dataproducten, schrijft schone, goed geteste code (Python, Pytest) en bent kritisch op details en edge cases, en bent communicatief en flexibel.
• Bij NS vinden we het belangrijk dat we elkaar durven aanspreken en openstaan voor verandering. Lef, samenwerking en resultaatgerichtheid zijn cruciaal om samen doelen te behalen.

Niet bekend

Op loopafstand van station Utrecht Centraal bundelen ruim 300 collega´s van de afdeling Data, Innovatie & Analyse hun krachten. Hier werkt een mix van ervaringen en persoonlijkheden, die elkaar graag opzoeken om met elkaar te sparren en kennis te delen. De afdeling geeft gebruikers snel en betrouwbaar inzicht om tot juiste acties te komen door het verzamelen, combineren, analyseren en presenteren van informatie. 

Vanuit DIA werken we samen met collega’s uit IT en de business in multidisciplinaire clusters. Jouw team valt binnen het Cluster Reizigersstromen. Dit cluster bestaat uit ongeveer 25 collega's die gezamenlijk verantwoordelijk zijn voor het leveren en verbeteren van data, inzichten en advies over reizigersstromen, zowel gerealiseerd als prognoses voor de toekomst.  Je werkt aan uitdagende projecten, hebt afwisselende overleggen met collega’s uit data, IT en de business, en krijgt ruimte voor eigen ontwikkeling en kennisdeling. 

Bij NS vinden we diversiteit en inclusie belangrijk, het maakt samenwerken leuker en het resultaat wordt er vaak beter van. Wat jouw achtergrond of levensovertuiging is, maakt dan ook niet uit: we zijn vooral benieuwd naar jouw visie op data engineering en innovatieve ideeën. 

Selectiegesprekken vinden zo snel mogelijk plaats.

Optie tot verlenging: Niets over bekend.

Hybride: Geen verdere informatie

Overig algemeen:

Let op: Bovenstaand tarief is een max. all-in uurtarief (incl. o.a. reiskosten, faciliteiten, eventuele vergoedingen en de fee(s) voor onze administratieve partner, excl. btw). Het tarief weegt mee in het selectieproces.