Opleidingsniveau
Master in Data Science, Electrical Engineering, Physics, Mathematics of vergelijkbare exacte discipline
Salarisindicatie in loondienst
€65000 - €95000 per jaar
Indicatie uurtarief bij ZZP
€450 - €900 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Doorstroom naar Lead Data Scientist, Asset Performance Manager, Data Science Manager of Head of Asset Management met invloed op strategie en beleid
Competenties & vaardigheden
Python, SQL, Git, Predictive modeling, Domeinkennis hoogspanningsnetten
Gerelateerde functies
Data Engineer, Predictive Maintenance Engineer, Asset Performance Analyst, Machine Learning Engineer
Functiebeschrijving
Een Data Scientist Maintenance ontwerpt en implementeert data-gedreven voorspellende onderhoudsoplossingen voor technische assets. Je combineert sensordata, onderhoudslogboeken en fysische modellen om risico's en faalkansen kwantitatief te voorspellen. Het werk omvat end-to-end pipelines: data-acquisitie, opschoning, feature engineering, modelontwikkeling en operationalisatie in productieomgevingen. Je vertaalt onderhoudsstrategie naar meetbare indicatoren en dashboards voor operationele teams en management. Samenwerking met techniekexperts, planners en leveranciers is essentieel voor succesvolle implementatie. De rol is toepasbaar in vaste functies maar ook in zzp opdrachten, opdrachten overheid en interim werk via DAS-platformen.Salarisindicatie
Bij vaste aanstelling ligt het bruto jaarsalaris doorgaans tussen €65.000 en €95.000, afhankelijk van ervaring en verantwoordelijkheden. Als consultant of zzp'er vragen specialisten in deze niche doorgaans €450–€900 per dag, afhankelijk van projectduur en complexiteit. Langdurige opdrachten bij de overheid of raamcontracten via DAS beïnvloeden tariefstructuur en secundaire voorwaarden. Secundaire arbeidsvoorwaarden en projectbudgetten bepalen vaak de uiteindelijke vergoeding bij interim werk.Typische werkzaamheden
Opzetten en onderhouden van data‑pipelines voor sensoren, SCADA en onderhoudsdata inclusief datakwaliteitscontroles. Ontwikkelen en valideren van voorspellende modellen (time‑series, survival analysis, anomaly detection) en het berekenen van risico‑scores. Automatiseren van modeldeployments, testen in staging en continu monitoren van modelperformance en datadrift. Bouwen van dashboards en rapportages in Power BI voor planners, asset owners en management. Afstemmen met engineers en onderhoudsplanners om analyses te vertalen naar operationele maatregelen en onderhoudsplannen. Deelnemen aan aanbestedingen, technische governance en het inrichten van dataservices voor zzp opdrachten of interim werk behoort ook tot de taken.Hoe word je specialist
Start met een relevante masteropleiding in data science, elektrotechniek, wiskunde of natuurkunde en ontwikkel stevige programmeervaardigheden in Python en SQL. Verwerf praktijkervaring met maintenance datasets door te werken aan predictive‑maintenance projecten of via interim werk en opdrachten bij netbeheer of industrie. Leer domeinspecifieke fysica van hoogspanningsnetten en raak vertrouwd met assetmanagementprincipes en kosten‑risicoanalyse. Behaal aanvullende certificaten in machine learning, cloud deployment en datamanagement en bouw een portfolio met gevalstudies en werkende pipelines. Maak gebruik van DAS en netwerkplatformen om opdrachten overheid, zzp opdrachten en interim werk te vinden en vergroot ervaring met leveranciers en governance. Streef naar rollen met meer verantwoordelijkheid zoals Lead Data Scientist of Asset Performance Manager om strategie en beleid te beïnvloeden.Opleidingsniveau
Master in Data Science, Electrical Engineering, Physics, Mathematics of vergelijkbare exacte discipline
Salarisindicatie in loondienst
€65000 - €95000 per jaar
Indicatie uurtarief bij ZZP
€450 - €900 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Doorstroom naar Lead Data Scientist, Asset Performance Manager, Data Science Manager of Head of Asset Management met invloed op strategie en beleid
Competenties & vaardigheden
Python, SQL, Git, Predictive modeling, Domeinkennis hoogspanningsnetten
Gerelateerde functies
Data Engineer, Predictive Maintenance Engineer, Asset Performance Analyst, Machine Learning Engineer
Functiebeschrijving
Een Data Scientist Maintenance ontwerpt en implementeert data-gedreven voorspellende onderhoudsoplossingen voor technische assets. Je combineert sensordata, onderhoudslogboeken en fysische modellen om risico's en faalkansen kwantitatief te voorspellen. Het werk omvat end-to-end pipelines: data-acquisitie, opschoning, feature engineering, modelontwikkeling en operationalisatie in productieomgevingen. Je vertaalt onderhoudsstrategie naar meetbare indicatoren en dashboards voor operationele teams en management. Samenwerking met techniekexperts, planners en leveranciers is essentieel voor succesvolle implementatie. De rol is toepasbaar in vaste functies maar ook in zzp opdrachten, opdrachten overheid en interim werk via DAS-platformen.Salarisindicatie
Bij vaste aanstelling ligt het bruto jaarsalaris doorgaans tussen €65.000 en €95.000, afhankelijk van ervaring en verantwoordelijkheden. Als consultant of zzp'er vragen specialisten in deze niche doorgaans €450–€900 per dag, afhankelijk van projectduur en complexiteit. Langdurige opdrachten bij de overheid of raamcontracten via DAS beïnvloeden tariefstructuur en secundaire voorwaarden. Secundaire arbeidsvoorwaarden en projectbudgetten bepalen vaak de uiteindelijke vergoeding bij interim werk.Typische werkzaamheden
Opzetten en onderhouden van data‑pipelines voor sensoren, SCADA en onderhoudsdata inclusief datakwaliteitscontroles. Ontwikkelen en valideren van voorspellende modellen (time‑series, survival analysis, anomaly detection) en het berekenen van risico‑scores. Automatiseren van modeldeployments, testen in staging en continu monitoren van modelperformance en datadrift. Bouwen van dashboards en rapportages in Power BI voor planners, asset owners en management. Afstemmen met engineers en onderhoudsplanners om analyses te vertalen naar operationele maatregelen en onderhoudsplannen. Deelnemen aan aanbestedingen, technische governance en het inrichten van dataservices voor zzp opdrachten of interim werk behoort ook tot de taken.Hoe word je specialist
Start met een relevante masteropleiding in data science, elektrotechniek, wiskunde of natuurkunde en ontwikkel stevige programmeervaardigheden in Python en SQL. Verwerf praktijkervaring met maintenance datasets door te werken aan predictive‑maintenance projecten of via interim werk en opdrachten bij netbeheer of industrie. Leer domeinspecifieke fysica van hoogspanningsnetten en raak vertrouwd met assetmanagementprincipes en kosten‑risicoanalyse. Behaal aanvullende certificaten in machine learning, cloud deployment en datamanagement en bouw een portfolio met gevalstudies en werkende pipelines. Maak gebruik van DAS en netwerkplatformen om opdrachten overheid, zzp opdrachten en interim werk te vinden en vergroot ervaring met leveranciers en governance. Streef naar rollen met meer verantwoordelijkheid zoals Lead Data Scientist of Asset Performance Manager om strategie en beleid te beïnvloeden.
Let op! Deze opdracht is afkomstig van één van de brokers van de opdrachtgever. We zijn bij De Transparante Broker tegen ketenvorming, maar kiezen er toch voor om deze opdracht door te plaatsen. Lees hier waarom.
Data Scientist Maintenance
Als Data Scientist Maintenance bij TenneT werk je in het Utilization & Innovation-team aan het datagedreven onderhoud van het hoogspanningsnet.
Je ontwikkelt en implementeert predictive maintenance-, AI- en BI-oplossingen om assetprestaties en betrouwbaarheid te optimaliseren.
Je vertaalt onderhoudsstrategie naar praktische toepassingen en benut zowel bestaande als nieuwe datastromen voor risicoreductie op lange termijn.
Je werkt nauw samen met techniekexperts, onderhoudsplanners en externe partijen om data-oplossingen succesvol te operationaliseren.
Je draagt bij aan beleidsvorming, monitoren van assetcondities en continue verbetering van onderhoudsmanagement en asset performance.
Vereist profiel
- Afgeronde masteropleiding, bij voorkeur in Data Science, Electrical Engineering, natuurkunde, wiskunde of een vergelijkbare exacte discipline.
- Minimaal 5 jaar aantoonbare ervaring met data‑gedreven onderhoudsuitdagingen en implementatie van maintenance-oplossingen.
- Sterke technische vaardigheden in Python, SQL, Git en Power BI; ervaring met predictive models en AI-toepassingen is vereist.
- Goede kennis van hoogspanningsnetten en relevante fysische principes om data-analyse te koppelen aan assetgedrag.
- Vaardig in samenwerken en het bouwen van bruggen tussen verschillende interne afdelingen en externe stakeholders.
- Proactief, ondernemend en bereid verantwoordelijkheid te nemen voor de uitvoering van projecten.
- Uitstekende communicatieve vaardigheden, tact en sociaal inzicht; zelfreflectie en empathie worden gewaardeerd.
- Sterke analytische vaardigheden, omgevingsbewustzijn, oordeelsvermogen, overtuigingskracht en zelfstandigheid.
- Uitstekende beheersing van Engels, zowel schriftelijk als mondeling, voor het opstellen van adviezen en rapportages.
- Beschikbaarheid voor werkzaamheden in Arnhem; minimaal 2 dagen per week op locatie (maandag verplicht). Voor indiensttreding is een VOG en pre-employment screening (PES / UVO) vereist.
Eisen
- Master’s degree, preferably in the direction of Data Science, Electrical Engineering or a relevant exact discipline like physics, mathematics.
- Minimum 5 years' of relevant work experience in data driven challenges in maintenance.
- Experience and skilled in python, SQL, Git and PowerBI.
- Proven understanding of high voltage grids and the relevant physics.
- Excellent command of the English language in word and writing for the preparation of advisory documents.
- VOG must be received before a candidate can start.
- A Pre Employment Screening (PES) and an UVO screening is carried out as standard upon commencement of employment.
- Location: Arnhem. At least 2 days a week on location - at least Monday is mandatory.
- The candidate has proof of identity (a passport or identity card), which is valid at intake and on the start date of the candidate's contract and can be submitted for verification.
- It is important that the candidate is available for the entire requested period in the application.
Wensen
- Master’s degree, preferably in the direction of Data Science, Electrical Engineering or a relevant exact discipline like physics, mathematics.
- Minimum 5 years' of relevant work experience in data driven challenges in maintenance.
- Experience and skilled in python, SQL, Git and PowerBI.
- Proven understanding of high voltage grids and the relevant physics.