Ontwikkelmanager AI - Data scientist

Functieomschrijving

De functie van een ontwikkelmanager met een focus op AI en data science vereist zowel technische expertise als het vermogen om effectief te communiceren met verschillende belanghebbenden binnen een organisatie. Deze professionals zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen van innovatieve oplossingen die worden gevormd door de gebruikersbehoeften. Ze werken samen met UX/UI-ontwerpers en andere ontwikkelaars om software en functionaliteiten te creëren die aan de verwachtingen van gebruikers voldoen. Het is cruciaal dat zij de uiteenlopende inzichten en wensen van gebruikers vertalen naar een werkend product, wat gaat van concept tot implementatie.

Typisch salaris

Het gemiddelde salaris voor een ontwikkelmanager in de sector AI en data science varieert, maar voor een interim functie of zzp opdrachten kan het salaris rond de € 80.000 tot € 120.000 euro per jaar liggen, afhankelijk van ervaring en specialisatie. In het geval van opdrachten voor de overheid of DAS kan de beloning ook variëren op basis van de complexiteit van de opdracht en het niveau van expertise dat de professional meebrengt.

Algemene functietaken

De dagelijkse taken van een ontwikkelmanager AI en data scientist omvatten het ontwikkelen en implementeren van algoritmen en machine learning-modellen, het analyseren van grote datasets en het presenteren van de bevindingen aan verschillende stakeholders. Deze professionals zijn betrokken bij het hele proces van productontwikkeling, van het initiëren van ideeën, het opstellen van user stories, tot het testen en optimaliseren van de oplossingen. Het vermogen om de resultaten van analytisch werk op een duidelijke en begrijpelijke manier te communiceren is een van de belangrijkste kwaliteiten, evenals de samenwerking met diverse teams, waaronder juridische afdelingen, om ervoor te zorgen dat de data-oplossingen compliant zijn met regelgeving.

Opleiding en specialisatie

Om specialist te worden in deze functie is een Master of Science of PhD in een relevante kwantitatieve discipline, zoals Computer Science, Wiskunde of Engineering, meestal vereist. Veel professionals beginnen hun carrière met interne traineeships of portfolio-projecten waar ze ervaring opdoen met machine learning en datavisualisatie. Ook zijn er diverse cursussen en certificaties beschikbaar die zich richten op data science en AI, waarmee kandidaten hun kennis kunnen bijspijkeren en specialisaties kunnen ontwikkelen. Deelname aan seminars, workshops en netwerkevenementen is ook nuttig en kan leiden tot waardevolle zzp opdrachten of interim werk. Door actief betrokken te zijn bij de community en de nieuwste technieken in AI en data-analyse te volgen, kunnen professionals hun carrière verder ontwikkelen.