Deze opdracht is recent binnengekomen en wordt zo snel mogelijk bijgewerkt. Neem alvast contact op met onze adviseur voor meer informatie over de opdracht.
Logo van Rijkswaterstaat
Logo van Rijkswaterstaat

Data scientist

Rijnstraat 8, 2511 EP Den Haag, Nederland

Sluit over 8 dagen

Begindatum:

1 sept 2026

Einddatum:

30 aug 2027

Uren per week:

36

Publicatiedatum:

3 aug 2026
Opdracht tarief 90,00Opdracht uren 36

Opdrachtomschrijving

De afdeling Data, Ontwikkeling en Advies (DOA) van Rijkswaterstaat Centrale Informatievoorziening is verantwoordelijk voor het (geo)datafundament voor maatschappelijke themas zoals de Geo-basisstructuur van Nederland, Veiligheid en (Scheepvaart)verkeersmanagement. Naast dataproducten levert de afdeling advies over deze data aan gebruikers binnen en buiten Rijkswaterstaat. Daarnaast is de afdeling de aanjager van vernieuwing en ontwikkeling op het gebied van data-inwinning, data-analyse, data science en nieuwe algoritmes.



Om de toepassing van satellietdata binnen de werkprocessen van Rijkswaterstaat te versnellen, is binnen DOA het Team Remote Sensing opgericht. Dit team adviseert over het gebruik van satellietdata en ontwikkelt producten en dienstverlening op basis van deze data.



Doel van de opdracht


Het primaire doel van de opdracht is het operationeel houden van de dataproductie voor veranderingsdetectie op basis van (In)SAR-satellietdata door het uitvragen en beoordelen van producten van marktpartijen.



Het tweede doel is het verder ontwikkelen van de huidige productie naar een robuust, schaalbaar, testbaar en reproduceerbaar product dat breed inzetbaar is binnen Rijkswaterstaat.



Aansturing


De inhoud van het werk en de werktijden worden bepaald door Rijkswaterstaat, vergelijkbaar met een reguliere medewerker. De coordinator van het Team Remote Sensing fungeert als leidinggevende, toezichthouder en verzorgt de dagelijkse aansturing van de ingehuurde professional.



Werkzaamheden en op te leveren producten

Opstellen van productuitvragen naar marktpartijen die InSAR-data verwerken.


Beoordelen van producten die door marktpartijen worden geleverd.


Analyseren en documenteren van de toepassing van InSAR voor Rijkswaterstaat-objecten.


Standaardiseren en automatiseren van kwaliteitscontroles.


Testen van de ICT-omgeving voor remote sensing dienstverlening, inclusief het adviseren over verbeteringen.


Eisen

  • Kandidaat beschikt aantoonbaar over minimaal 4 jaren kennis van en werkervaring met analyseren van geodetische en Remote Sensing data met name (IN)SAR data
  • Kandidaat beschikt aantoonbaar over minimaal een WO opleiding in de richting van remote sensing, geodesie, geotechniek of technische aardwetenschappen.
  • De kandidaat beschikt over minimaal 4 jaren kennis van en ervaring met Python en QGIS.

Wensen

  • Mate waarin de kandidaat beschikt over aantoonbare kennis van en ervaring met satelliet producten
  • Mate waarin de kandidaat beschikt over aantoonbare kennis van en ervaring met het opzetten dan wel verbeteren van productieketens o.b.v remote sensing data
  • Mate waarin de kandidaat beschikt over aantoonbare kennis van en ervaring met documenteren van analyseresultaten en werkprocessen
  • Mate waarin de kandidaat aantoonbare ervaring met het werken in een team heeft


Opdrachtgever
Rijkswaterstaat
Over deze opdrachtgever

Startdatum1 september 2026

Einddatum30 augustus 2027

Reageren kan t/m12 augustus 2026

Doorleenconstructie toegestaanNee

ThuiswerkenHybride

Aantal posities1

ContractlabelHeadFirst

ReferentiecodeHFRIJ000392

Referentiecode opdrachtgeverSRQ197131
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 Susan Peschier via susan.peschier@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.
Adviseur Susan Peschier
Susan Peschier
Adviseur
Afwezig
Werkdagen: ma, di, wo, do, vr