Data & AI Architect

HTM ontwikkelt haar informatievoorziening verder naar een samenhangend, toekomstbestendig data- en AI-landschap. Voor deze tijdelijke opdracht zoeken wij een ervaren Data & AI Architect die zelfstandig richting geeft aan het verder ontwikkelen van de enterprise data-architectuur en deze naar het volgende niveau brengen. Daarbij is deze persoon verantwoordelijk voor het neerzetten van de AI-architectuur van HTM om deze voor te geven. Belangrijk in deze rol is dat de persoon een verbinding legt tussen businessbehoeften, data, AI, applicaties en technologie. In deze rol vertaal je strategische en operationele vraagstukken naar concrete architectuurkeuzes, doelbeelden, principes, standaarden en roadmaps. Daarbij ligt nadrukkelijk aandacht op dataplatformen, gegevensuitwisseling, datamodellering, data governance, metadata en lineage, datakwaliteit, master- en referentiedata en de architectuur die betrouwbare en beheersbare AI-toepassingen mogelijk maakt.

De opdracht is resultaatgericht. De Data & AI Architect werkt nauw samen met de Enterprise Architect, met de andere segmentarchitecten (applicatie en Infrastructuur) en de domeinarchitecten, security/privacy, DevOps teams en relevante business stakeholders. De architect levert niet alleen documenten op, maar zorgt ook voor toepasbare kaders, overdracht en borging in projecten en veranderinitiatieven.

• Verantwoordelijk voor het ontwikkelen en realiseren van de HTM-doelarchitectuur voor data, inclusief de strategische transitie van het Azure Data Lake naar Microsoft Fabric, waarbij een duidelijke roadmap, architectuurprincipes, governance en implementatiekaders worden opgesteld om een schaalbaar, beheersbaar en data-gedreven fundament voor HTM te creëren.
• Verantwoordelijk voor het ontwikkelen en borgen van de HTM-brede AI-architectuur, inclusief governance, security, compliance en standaarden voor veilige, betrouwbare en toekomstbestendige AI-toepassingen. Vertalen van businessdoelen en informatiebehoeften naar data- en AI-capabilities, architectuurkeuzes en concrete ontwerpprincipes.
• Ontwerpen en reviewen van conceptuele en logische datamodellen en bijdragen aan een consistente gemeenschappelijke informatietaal.
• Definiëren van architectuurprincipes, standaarden en patterns voor data-opslag, data-integratie, gegevensuitwisseling, analytics, BI, machine learning en generatieve AI.
• Richting geven aan de inrichting en doorontwikkeling van dataplatformen en de positionering van data lake/lakehouse, data warehouse, streaming en API-/eventgedreven gegevensuitwisseling waar relevant.
• Uitwerken van architectuur voor data governance: eigenaarschap, classificatie, metadata, catalogisering, lineage, datakwaliteit, toegangsbeheer en lifecycle.
• Uitwerken van architectuurkaders voor AI, waaronder het gebruik van betrouwbare databronnen, model- en AI-asset governance, traceerbaarheid/lineage, toegangsbeheersing, monitoring en aansluiting op security-, privacy- en compliancekaders.
• Beoordelen van projecten, PSA’s en oplossingsontwerpen op aansluiting bij de data- en AI-doelarchitectuur en het expliciet maken van afwijkingen, risico’s en afhankelijkheden.
• Adviseren over rationalisatie, hergebruik en standaardisatie van data- en analyticsvoorzieningen en het voorkomen van nieuwe datasilo’s en onnodige platformcomplexiteit.
• Ondersteunen van relevante initiatieven, waaronder BI/Power BI, dataproducten, gegevensuitwisseling en AI-use-cases, zonder de rol van engineer of implementatielead over te nemen.
• Actief overdragen van kennis en werkwijzen aan interne architecten, data-specialisten en teams.

• Minimaal 5 jaar relevante ervaring binnen data-architectuur in complexe omgevingen; aantoonbare ervaring als Data Architect, Information Architect of vergelijkbare rol.
• Aantoonbare ervaring met het opstellen van doelarchitecturen, architectuurprincipes, roadmaps en besluitvormingsstukken.
• Sterke kennis van conceptuele en logische datamodellering, data-integratie en gegevensuitwisseling.
• Ervaring met moderne dataplatformarchitecturen, data lake/lakehouse, data warehouse, analytics/BI en cloudomgevingen.
• Aantoonbare kennis van data governance, metadata management, data lineage, datakwaliteit en master-/referentiedata.
• Ervaring met architectuur voor AI/ML en bij voorkeur generatieve AI, inclusief governance, lifecycle, monitoring en de relatie tussen AI en betrouwbare data.

• Ervaring met architectuurmethodieken en modellering, bij voorkeur TOGAF en ArchiMate.

• Ervaring met Azure en het Microsoft data-/analytics-ecosysteem is een sterke pre.

• Ervaring in mobiliteit, openbaar vervoer, asset-intensieve organisaties of publieke dienstverlening is een pre.

• In staat om complexe architectuurvraagstukken helder te vertalen naar zowel bestuur/management als engineers en dataspecialisten.
• Zelfstandig, resultaatgericht, pragmatisch en sterk in stakeholdermanagement en kennisoverdracht.