Een data scientist ontwikkelt modellen die vooruitkijken of optimaliseren. Hoeveel gaan we volgende maand verkopen? Welke klanten dreigen te vertrekken? Welke prijs levert het meeste op? Waar een data analyst vooral terugkijkt en verklaart, probeert een data scientist te voorspellen en te verbeteren.

Het is ook de rol die het vaakst te vroeg wordt aangenomen. Een data scientist zonder betrouwbare data besteedt het grootste deel van zijn tijd aan het verzamelen en opschonen van gegevens. Daarom begint deze pagina met de vraag of je er echt een nodig hebt.

Heb je echt een data scientist nodig?

Vaak wel als:

• Je data al redelijk op orde en bereikbaar is.
• Je een concrete voorspel- of optimalisatievraag hebt, met een duidelijke waarde.
• Er iemand is die de uitkomsten gaat gebruiken in beslissingen of processen.

Vaak (nog) niet als:

• Je data verspreid of onbetrouwbaar is. Begin dan met een data engineer.
• Je vooral dashboards en rapportages wilt. Kijk dan naar een BI specialist.
• Je AI wilt toepassen op bestaande taalmodellen. Dan past een AI engineer meestal beter.

Wat doet een data scientist?

Kerntaken

• Een zakelijke vraag vertalen naar een analytisch of voorspellend probleem.
• Data verkennen en geschikt maken voor modellering.
• Modellen ontwikkelen, testen en verbeteren: van regressie tot machine learning.
• Uitkomsten uitleggen en de betrouwbaarheid ervan duidelijk maken.
• Samen met engineers zorgen dat een model in de praktijk gebruikt kan worden.

Waarmee werkt een data scientist?

Vooral met Python (of R), SQL, notebooks en bibliotheken voor statistiek en machine learning. In productieomgevingen samen met cloudplatforms en MLOps-tooling.

Met wie werkt hij samen?

Met data engineers voor de data, met machine learning engineers en MLOps engineers om modellen in productie te brengen, en met de business die de uitkomsten gebruikt.

Wanneer levert een data scientist veel op?

• Vraagvoorspelling en planning. Voorraad, personeel of capaciteit beter afstemmen.
• Klantgedrag. Voorspellen wie vertrekt, wie koopt, of welk aanbod past.
• Prijzen en marges. Onderbouwd prijzen op basis van vraag en gedrag.
• Risico en fraude. Afwijkingen vinden die met de hand niet op te sporen zijn.
• Operatie. Onderhoud voorspellen of processen optimaliseren.

Welke vaardigheden heeft een goede data scientist?

Technische vaardigheden

• Sterke basis in statistiek en machine learning.
• Goed in Python en SQL.
• Ervaring met het valideren van modellen: weet wanneer een model niet te vertrouwen is.

Praktische vaardigheden

• Begint bij de businessvraag, niet bij de techniek.
• Kiest een eenvoudig model als dat volstaat.
• Denkt na over hoe een model gebruikt en onderhouden wordt.

Soft skills

• Legt onzekerheid en beperkingen eerlijk uit.
• Werkt goed samen met engineers en de business.
• Nieuwsgierig en kritisch op de eigen uitkomsten.

Data scientist of machine learning engineer?

Een data scientist ligt dichter bij het onderzoek en de vraag, een ML engineer dichter bij het bouwen en in productie brengen. In veel teams zijn beide nodig. Zie Verschil data scientist en ML engineer.

Data scientist werven met Hyrion

1. Eerst toetsen of de rol klopt. Is de data er klaar voor, en is de vraag concreet genoeg? Twijfel je, dan begint het met een eerste gesprek.
2. Gericht benaderen. Op ervaring met vergelijkbare vraagstukken en data.
3. Selecteren op impact. Welke modellen zijn echt gebruikt, en wat leverden ze op?
4. Eerlijk advies. Blijkt een ander profiel beter, dan zeggen we dat.

Voorbeeld functieprofiel: Data Scientist (medior/senior)

Een realistisch voorbeeld; pas het aan op jouw situatie.

Over de rol
Je ontwikkelt modellen die onze planning, prijzen of klantaanpak verbeteren, en zorgt samen met engineering dat ze echt gebruikt worden.

Wat je doet

• Je vertaalt vragen van de business naar modellen.
• Je ontwikkelt, test en verbetert voorspellende modellen.
• Je legt uitkomsten en onzekerheden helder uit.
• Je werkt samen met data engineers om modellen in productie te brengen.

Wat je meebrengt

• Een wo-opleiding met een sterke kwantitatieve basis.
• Ervaring met machine learning in een praktijkomgeving.
• Sterk in Python en SQL.
• Je denkt vanuit de waarde voor de business.

Waarom Hyrion

We durven te zeggen als je geen data scientist nodig hebt. Dat bespaart je een verkeerde hire.

Geen groot netwerk. Een relevant netwerk. We kennen de data scientists die modellen echt laten landen.

Veelgestelde vragen