Onderzoeker Machine Learning

Saxion
Enschede, Netherlands
2 months ago
Apply on saxion.nl
Prepare application

Role details

Contract type
Temporary to permanent
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Compensation
€3,826.0 - €5,699.0
Working hours
Shift work
Job source

Tech stack

Digital Technology Machine Learning

Job description

Als Onderzoeker machine learning bij Saxion ga je werken binnen team, dat onderwijs/onderzoek verzorgt binnen de het lectoraat Ambient Intelligence. Dit team maakt onderdeel uit van de Academie Creatieve Technologie (ACT). ACT werkt continue aan de optimale combinatie tussen creativiteit en technologie, om studenten klaar te stomen voor het dynamische werkveld.

Requirements

Je werkt in het FiberFact-project (2026-2029) als onderzoeker samen met de werkpakketleider van WP4 om AI-modellen methodologisch te trainen en deployen. Jullie zijn verantwoordelijk voor de uitvoering van werkpakket 4. Je beschikt over specifieke vakkennis en werkt volgens het CRISP-DM-procesmodel. Je combineert strategisch inzicht met hands-on werkzaamheden binnen AI-ontwikkeling en data-analyse. Hieronder vallen taken als het opstellen van requirements voor de data, dataverkenning met behulp van Python libraries, een MLOps-framework operationaliseren, het schrijven van publicaties, en algehele afstemming met andere werkpakketten in het project..

  • Afgeronde, universitaire opleiding (MSc en/of PhD) in data science, AI of computer science.
  • Ervaring in het leiden van werkpakketten in verschillende onderzoeksprojecten.
  • Ervaring met werken in internationale multidisciplinaire projectteams.
  • Langdurige en omvangrijke ervaring op het gebied van Data Science en Software Ontwikkeling, waaronder data pipelines, CRISP-DM procesmodellen.
  • Meerdere jaren werkzaam geweest in commerciële bedrijven op het gebied van software ontwikkeling en Data Science.

Benefits & conditions

  • De volgende salarisschaal: schaal 10: min € 3.826 / max € 5.699 (cao-hbo) bij een volledige werkweek.
  • 8% vakantietoeslag en een eindejaarsuitkering van 8,3%.
  • Je krijgt een tijdelijke aanstelling, met mogelijkheid tot verlenging.
  • Een ruime verlofregeling. Ter illustratie: bij een fulltime dienstverband én een gekozen werkweekvariant van 40 uur kan je jaarlijks 428 verlofuren opnemen. Dit zijn 53,5 vakantiedagen, inclusief de verplichte vrije dagen en de feestdagen.
  • Persoonlijke ontwikkeling: volg een inspiratie webinar, workshop of training bij onze interne Saxion Academy, doe een loopbaancheck of verken de mogelijkheden voor een masteropleiding, promotietraject of professional doctorate.
  • Het Saxion hybride werken pakket.
  • Een uitgebreide pensioenregeling.
  • 100% vergoeding voor reizen met het openbaar vervoer en fiscaal voordeel bij de aanschaf van je fiets.

Benieuwd naar alle arbeidsvoorwaarden? Check onze webpagina en de cao hbo.

About the company

Bouw jij AI die de circulaire textielindustrie vooruithelpt? Voor FiberFact zoeken we een onderzoeker die slimme AI-oplossingen ontwikkelt en deployt voor geavanceerde textielanalyses. Je werkt samen met onderzoekers en bedrijven aan technologie die de transitie naar een circulaire textielketen versnelt. Wil jij bouwen aan innovatie met maatschappelijke impact? Reageer nu.

Het lectoraat Ambient Intelligence ontwikkelt technologie om omgevingen slim te maken. Onze drie onderzoekslijnen (SENSE-THINK-ACT) richten zich op IoT, data en AI, en immersive media. Wij zijn een technisch lectoraat met een groep van 30 mensen van internationale afkomst en werken samen in Enschede en Deventer. We zijn positief over technologie, maar blijven altijd kritische onderzoekers, en verwelkomen mensen die meedenken over de toekomst van digitale technologie en de rol van mensen daarin.

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on saxion.nl
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:01 min

Executing remote data exploration and model training

Mingshen Sun Mingshen Sun · World Congress 2024

2:17 min

Early academic engineering and digital technology foundations

Marco Landi · World Congress 2024

2:36 min

Applying supervised machine learning for practical rule extraction

Katja Träumner

3:14 min

Structuring career paths and localized data architectures

Ulrich Wurstbauer +1 · LIVE

3:25 min

Carbon footprint impact of global digital technologies

Ines Akrap Ines Akrap · World Congress 2024

1:57 min

Evolution of machine learning algorithms and computing hardware

Alexandra Waldherr · LIVE

Videos

See all

Related articles

See all