
SodM voert jaarlijks de risicosturingscyclus uit om risicogestuurd toezicht te realiseren en maximale impact te maken; deze cyclus vormt de basis voor het jaarplan en het jaarverslag.
De Data Scientist Risicogestuurd Toezicht ondersteunt en automatiseert drie kernprocessen: het organiseren/uitvoeren van het risicosturingsproces voor 2026, het monitoren van de uitvoering van het jaarplan 2026 en het voorbereiden van het jaarplan 2027 en jaarverslag 2026.
Belangrijke taken zijn het samenbrengen van diverse informatiestromen met slimme apps en toepassen van taalmodellen, altijd binnen de kaders van informatiebeveiliging, privacy en de geldende SodM-architectuur.
Je werkt nauw samen met de coördinator risicosturing, managers, teamleiders en afdelingen om input te verzamelen, te valideren en te vertalen naar prioritering, interventies en uitvoerbare plannen op basis van beschikbare capaciteit.
De rol richt zich op het leaner en efficiënter maken van de cyclus door slimme tooling en AI te integreren, en op het begeleid en adviseren van management en directie tijdens monitoringssessies en besluitvorming.
Opleiding: afgeronde hbo/wo-opleiding in Data Science, Informatica, Kunstmatige Intelligentie, Statistiek, Bedrijfskunde met data-specialisatie of vergelijkbaar.
Ervaring: 3–5+ jaar relevante ervaring met data-analyse, modellering en implementatie van data-oplossingen in een bestuurlijke of toezichtsomgeving; aantoonbare ervaring met NLP/taalmodellen en het bouwen van slimme apps of tooling is vereist.
Vaardigheden: sterke vaardigheden in Python/R, machine learning libraries, API-integratie, data-pipelining en visualisatietools; ervaring met privacy-by-design, informatiebeveiliging en werken binnen enterprise-architecturen.
Competenties: analytisch sterk, resultaatgericht, procesdenker, hands-on ontwikkelaar en pragmatische implementator; uitstekende communicatieve en coördinerende vaardigheden om stakeholders te betrekken en complexe resultaten begrijpelijk te maken.
Governance en ethiek: kennis van en ervaring met gegevensbescherming (AVG), security-eisen en governance rond AI/ML-toepassingen; kan verantwoorde en uitlegbare modellen leveren.
Samenwerking: aantoonbare ervaring in multidisciplinaire teams, advisering van management/directie en het faciliteren van monitoringsessies en besluitvormingsprocessen.
Taal en locatie: vloeiend Nederlands, goede Engelse lees- en schrijfvaardigheid; standplaats Den Haag (Ministerie van Economische Zaken) en bereidheid tot overleg met Inspecteur‑Generaal der Mijnen en managers IM/BV.
Persoonlijkheid: proactief, betrouwbaar, innovatief en dienstverlenend ingesteld; gericht op het realiseren van duurzame procesverbetering door slimme tooling en data-gedreven besluitvorming.