Homepagina
Homepagina
Bekijk de opdracht ook op opdrachtinformatiemanagement.nl voor aanvullende ondersteuning binnen het vakgebied Informatiemanagement.
Logo van Rabobank
Logo van Rabobank

Data Scientist

Croeselaan 18, 3521 CB Utrecht, Nederland

Sluit morgen
om 16:00

Begindatum:

9 nov 2026

Einddatum:

31 mei 2027

Uren per week:

36

Publicatiedatum:

26 okt 2026
Opdracht tarief 90Opdracht uren 36
Opdracht alleen mogelijk voor professionals in loondienst bij onze organisatie
Kijkende naar de inhoud van deze opdracht en de wet DBA, kan je deze opdracht alleen uitvoeren als je in loondienst bent. Omdat doorleenconstructies binnen deze opdracht niet zijn toegestaan, kunnen wij alleen kandidaten aanbieden die bij onze organisatie in dienst zijn.
Wil je voor de duur van deze opdracht bij ons in dienst komen?
Dat is mogelijk! Wij bieden je een uitzendovereenkomst aan, waardoor je de opdracht in loondienst vanuit ons uitzendbureau Projectversterkers B.V. kunt uitvoeren. Bereken hieronder jouw bruto maandsalaris.
Wat zijn de voordelen?
Opdracht alleen mogelijk voor professionals in loondienst bij onze organisatie

Omschrijving

Als Data Scientist (GenAI / Chatbot) ken je de geheimen van het optimaal laten presteren van AI-assistenten.


Je werkt op het snijvlak van data, engineering en productdenken, en helpt de kwaliteit en effectiviteit van chatbotsystemen te verbeteren. In plaats van fundamentele modellen te bouwen, ligt jouw focus op het begrijpen van chatbotgedrag, het identificeren van zwakke punten en het vertalen van inzichten naar zinvolle verbeteringen.


Je helpt een fundamentele vraag te beantwoorden:


Waarom doet deze chatbot niet wat we verwachten, en welke context of structuur heeft het nodig?


Je beoordeelt huidige oplossingen tegen state-of-the-art benaderingen en stimuleert innovatie op het gebied van retrieval, generatie, redeneringsloops, tool calling en gerelateerde GenAI-mogelijkheden.



Verantwoordelijkheden:

  • Analyseer chatbotuitvoer en identificeer de verbeteringen met de grootste impact.
  • Diagnosticeer contextgaten en bepaal welke aanvullende informatie agents nodig hebben.
  • Werk samen met productmanagers en engineers om evaluatiecriteria voor agentprestaties te definiëren.
  • Werk direct samen met use-case teams en stakeholders om real-world scenario's te begrijpen en feedback te vertalen naar verbeteringen.
  • Verbeter retrievalmechanismen, datastructurering en onboarding van contextuele bronnen.
  • Ontwerp evaluatiekaders die snelle, grootschalige experimenten en continue innovatie mogelijk maken.
  • Vertaal functionele vereisten naar uitvoerbare technische verbeteringen.

Deze rol is ideaal voor iemand die graag wil begrijpen waarom AI-systemen zich gedragen zoals ze doen en hoe ze kunnen worden verbeterd. Je geniet van het debuggen van niet alleen code, maar ook gedrag. Je denkt structureel, legt verbanden en hebt een sterke intuïtie voor hoe goede prestaties eruitzien.

Eisen

  • Je beschikt over een sterke analytische mindset en een passie voor het begrijpen waarom AI-systemen zich gedragen zoals ze doen.
  • Sterk begrip van GenAI-systemen.
  • Ervaring met LLM-gebaseerde applicaties.
  • Ervaring met retrieval-augmented systemen.
  • Sterk begrip van prompts, contextvensters, retrieval en grounding.
  • Vermogen om outputkwaliteit te evalueren en uit te leggen waarom resultaten effectief of ineffectief zijn.
  • Bekendheid met API-integraties, batchsynchronisatie en gestructureerde en ongestructureerde data.
  • Comfortabel in nauwe samenwerking met engineers.
  • Vermogen om problemen met datastroom en contextingestie op te lossen.
  • Vermogen om evaluatiekaders te ontwerpen die verder gaan dan traditionele machine learning-metrics.
  • Begrip van functionele context en gebruikersgedrag.
  • Vermogen om effectief te opereren tussen engineering- en productdomeinen.
  • Vermogen om contextgaten en redenering uit te leggen aan engineers, productmanagers en stakeholders.
  • Vermogen om duidelijke en effectieve verbeteringsvoorstellen te creëren.

Wensen en competenties

Wensen

  • Achtergrond in human-in-the-loop evaluatie.

Organisatie en team

Rabobank

Gespreksinformatie

The process consists of an initial one-hour interview with two of our Data Scientists to assess your technical skills, followed by a 30-minute conversation with the teammanager to evaluate team fit.

Overige informatie

Benodigd aantal professionals: 1 persoon
Hybride werken: Nee

Optie tot verlenging: Verlenging is mogelijk na 6 maanden.

Hybride: Thursday in office (Location Winthontlaan, Utrecht until further notice)

Fee: De administratieve partner rekent een aanvullende fee van € 2,50 boven op het tarief.

Overig algemeen:

Language: English



Meer informatie
Hieronder vind je meer informatie over het aanmeldproces en antwoorden op veelgestelde vragen. Niet gevonden wat je zoekt? Neem dan contact op met Sybren Hindriks via sybren.hindriks@kbenp.nl.
Contact
Hoe werkt het?
Veelgestelde vragen
Wil je even sparren met een van onze adviseurs?
Neem contact op met onze opdracht adviseur over de opdracht. Je kunt natuurlijk ook contact opnemen via de contactpagina.
Opdracht Adviseur Sybren Hindriks
Sybren Hindriks
Opdracht Adviseur
Afwezig
Werkdagen: di, wo, do, vr