Data Lifecycle Management voor Tobias

• Analyseren van datagroei en identificeren van koude data
• Ontwerpen van migratiestrategie naar datalake
• Bouwen van proof-of-concept voor extractie en opslag
• Vergelijken van prestaties en opstellen van adviesrapport

Het doel Databasebelasting verminderen door historische data slim te scheiden van operationele data.

Diverse tabellen groeien te snel door logdata en transacties. Jij identificeert overtollige data, ontwerpt een cleanup-strategie en ontwikkelt opschoningsscripts met directe meetbare impact op performance.

Wat ga je doen

• Analyseren van tabellen op omvang en groeisnelheid
• Identificeren van vervuilde datasets
• Ontwerpen van cleanup-strategie en opschoningsscripts
• Documenteren van performance-impact

Het doel Overtollige data identificeren en reduceren om performance en opslag te verbeteren.

• Analyseren van huidige loggingstroom
• Ontwerpen van export naar datalake via EventHub
• Definiëren van bewaartermijnen en logformats
• Ontwikkelen van prototype voor verwerking en opslag

Het doel Logging structureel en duurzaam bewaren zonder performanceverlies voor betere troubleshooting.

Tobias is sterk in transacties, maar minder in analyses. Jij ontwikkelt een data-architectuur waarin Tobias optimaal samenwerkt met een datalake. Je ontwerpt datamodellen en bouwt ETL/ELT-processen.

• Analyseren van Tobias datastromen
• Ontwerpen van datamodellen in datalake
• Ontwikkelen van ETL/ELT-processen
• Uitvoeren van prestatievergelijking en advies

Het doel Een hybride data-architectuur ontwikkelen die operationele en analytische workloads optimaliseert.

Enthousiast? Stuur je CV, motivatie en naam van de opdracht naar: vacature@aareon.nl

Logging optimaliseren en inzichten genereren

Type: Stageopdracht

Over de opdracht Aareon logt via diverse systemen, maar logging is inconsistent. Jij verbetert loggingkwaliteit, ontwikkelt standaarden en bouwt dashboards die operationele teams daadwerkelijk gebruiken.

Wat ga je doen

• Inventariseren van loggingstructuren
• Ontwikkelen van log-standaarden (metadata, severity, JSON-formats)
• Ontwerpen van centrale opslag in datalake
• Bouwen van dashboards in Power BI of Grafana

Het doel Loggingkwaliteit verbeteren en logdata omzetten in bruikbare inzichten voor snellere troubleshooting.

• Analyseren van levensfasen van data
• Ontwikkelen van bewaartermijnen per datacategorie
• Ontwerpen van archiveringsflows naar datalake
• Bouwen van lifecycle-automation scripts

Het doel Data verantwoord beheren volgens wet- en regelgeving met technische ondersteuning.

• Analyseren van API's en databronnen
• Ontwerpen van dataverzamelsysteem via Azure Functions
• Inrichten van veilig authenticatiemodel
• Ontwikkelen van Power BI dashboards

Het doel Procesdata automatisch verzamelen en rapporteren voor betrouwbaardere managementinformatie.

Een eerste AI-opzet bestaat al. Jij werkt dit technisch en functioneel uit, ontwikkelt generatieregels en integreert het in CI/CD pipelines zodat unit tests automatisch gegenereerd worden.

• Analyseren van bestaande AI-opzet
• Ontwikkelen van generatieregels (mocking, dependency detectie)
• Ontwerpen van automatiseringsflow met AI-modellen
• Integreren in CI/CD pipelines

Het doel AI inzetten om unit tests automatisch te genereren en codekwaliteit te verbeteren.

• Analyseren van RapidStart-datamodellen
• Ontwerpen van scripts voor huur, onderhoud en facturatie
• Vullen van tabellen met synthetische data
• Integreren in testomgevingen

Monitoring is verspreid over diverse tools. Jij ontwikkelt één dashboard met de beschikbaarheid van alle systemen. Je inventariseert health checks, ontwerpt een beschikbaarheidsmodel en bouwt een dataverzamelplatform.

Wat ga je doen

• Inventariseren van systemen en health checks
• Ontwerpen van beschikbaarheidsmodel (groen/oranje/rood)
• Bouwen van dataverzamelplatform
• Ontwikkelen van centraal dashboard

Het doel Één dashboard ontwikkelen voor real-time inzicht in beschikbaarheid van alle Aareon-systemen.

Enthousiast? Stuur je CV, motivatie en naam van de opdracht naar: vacature@aareon.nl

Uitwerken en implementeren van generiek archiveringsadvies

Type: Stageopdracht / Afstudeeropdracht

Over de opdracht Archivering moet voldoen aan AVG, Archiefwet en ISO27001. Jij concretiseert het archiveringsadvies voor woningcorporaties en Aareon. Je doet benchmarkonderzoek, ontwerpt een DMS-structuur en werkt implementatie-instrumenten uit.

Wat ga je doen

• Analyseren van adviezen en regelgeving

• Uitvoeren van benchmarkonderzoek

• Opstellen van bewaartermijnenregister

• Ontwerpen van DMS-structuur en trainingsmateriaal

• Analyseren van vijf AI-thema's op haalbaarheid

• Ontwerpen en bouwen van één werkend prototype

• Testen met realistische data

• Presenteren van resultaten en implementatieadvies

Het doel AI-prototypes ontwikkelen die data binnen PTM verbeteren en commerciële kansen sneller zichtbaar maken.

Je volgt een relevante HBO- of WO-opleiding en hebt affiniteit met de betreffende opdracht. Belangrijker dan specifieke voorkennis is dat de opdracht aansluit bij jouw interesses en studierichting. Je werkt zelfstandig, documenteert helder en bent gedreven om iets op te leveren dat echt gebruikt wordt.

• Stagevergoeding van €400 per maand
• Begeleiding door ervaren specialisten in een internationaal softwarebedrijf voor de vastgoedmarkt
• Ruimte om echt impact te maken en zelf richting te geven aan je onderzoek

Ben jij op zoek naar een stage of afstudeeropdracht waar je echt verschil maakt? Bij Aareon werk je aan concrete vraagstukken binnen een internationaal softwarebedrijf voor de vastgoedmarkt. Geen koffie halen of achter de feiten aanlopen, maar zelfstandig onderzoek doen en oplossingen bouwen die daadwerkelijk gebruikt worden. Tobias-databases bevatten jarenlange historische data die de performance beïnvloedt. Jij onderzoekt hoe je koude data slim scheidt en migreert naar een datalake. Het resultaat: snellere query's en efficiënter storage. Property To Market verwerkt grote hoeveelheden gespreksdata en leadgegevens. Jij onderzoekt en ontwikkelt AI-prototypes die datakwaliteit verhogen en processen automatiseren. Denk aan: gespreksnotities samenvatten, lead scoring en automatische tagging.