
Het AkteAI-team ontwikkelt systemen die automatisch gestructureerde informatie uit aktes halen met behulp van eigen AI‑modellen en slimme algoritmen.
Het doel is het grotendeels automatiseren van het arbeidsintensieve en foutgevoelige bijwerkingsproces van de kadastrale registratie en het verlagen van uitval in de akteverwerking.
Het platform gebruikt moderne NLP-technieken (o.a. SpaCy, Transformers/BERT) en een asynchrone microservices-architectuur met Cadence Workflow voor hoge verwerkingssnelheid.
Je werkt fullstack aan backend-services, Kubernetes-clusters en frontend-applicaties die sturingsparameters beheren en de kwaliteit van herkenning inzichtelijk maken.
De opdracht loopt in eerste instantie één jaar met opties op verlenging (twee keer één jaar) en is gebaseerd in Apeldoorn bij het Kadaster.
Unieke, hoogwaardige gelabelde trainingsdata binnen de kadastrale registratie versnellen ontwikkeling en validatie van de modellen.