Vacancy description
Imported 2026-11-06 16:15:32.860118+00:00
Wil jij door middel van machine learning bijdragen aan de verbetering van de medisch-specialistische zorg? Voor het data science-team is DHD op zoek naar een ervaren data scientist met minimaal vijf jaar werkervaring en affiniteit met data engineering. Ben jij er klaar voor om via het grootste federatieve netwerk van Nederland, high-end AI-modellen te ontwikkelen?
De functie
Als data scientist bij DHD ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van innovatieve AI-oplossingen, die bijdragen aan verbeterde zorgkwaliteit en efficiëntie binnen de medische sector. Je combineert federatieve technieken met machine learning en NLP, en traint over klinische data die de ziekenhuizen nooit verlaat. Je werkt aan de volledige levenscyclus: van architectuurkeuzes en training tot het robuust in productie brengen en monitoren.
Omdat we federatief trainen, ontwikkel je ook mee aan de packages en tooling die dat mogelijk maken. Je vertaalt complexe klinische vraagstukken naar oplossingen die in de praktijk werken, en combineert daarbij domeinkennis met diepgaande modelontwikkeling en sterke engineering om alles schaalbaar en betrouwbaar te laten draaien. Je werkt samen binnen een data science-team en pakt een voortrekkersrol: je pioniert met nieuwe technieken en zet zelfstandig experimenten op.
Wat ga je doen?
Ontwerpen, ontwikkelen en optimaliseren van modellen, denk hierbij aan Deep Learning en NLP, met aandacht voor performance, kalibratie en betrouwbaarheid.
Mee-ontwikkelen aan de federatieve infrastructuur (PLUGIN) en de open-source packages en tooling waarop modellen over het netwerk getraind en toegepast worden.
Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
Ontwikkelen van toepassingen in Python waarbij o.a. gewerkt wordt met GitHub, Docker en Azure.
Meedenken over en richting geven aan nieuwe data science-toepassingen binnen de medische sector.
Wij zoeken
Je bent vanzelfsprekend thuis in de wereld van data science, met aantoonbare diepgang in modelontwikkeling en -optimalisatie. Daarnaast heb je een sterke software- en machine learning engineering achtergrond, waardoor je modellen niet alleen kunt bouwen maar ook robuust in productie kunt brengen en kunt bijdragen aan de packages waarop ze draaien. Je ziet het als een uitdaging om ontwikkelingen binnen dit vakgebied te vertalen naar concrete oplossingen waar de medisch-specialistische zorg baat bij heeft. Je bent ondernemend, communicatief vaardig, hands-on en maakt graag onderdeel uit van een hecht team.
Bovendien beschik je over:
Een relevant wo-diploma in Data Science, Computational Science, Artificial intelligence, Informatica, Econometrie of Medische informatiekunde.
Ruime programmeerervaring in Python met bijbehorende data- en ML-packages.
Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
Aantoonbare ervaring met het in productie brengen van modellen en het bouwen van onderhoudbare, geteste software (software/ML engineering).
Ervaring met software engineering principes zoals CI/CD, OOP en MLOps.
Ervaring met Linux, Azure en versiebeheersystemen als Git en GitHub.
Ervaring met containertechnologieën zoals Docker.
Wij bieden
We bieden een afwisselende en uitdagende functie voor 32-36 uur per week. Je gaat deel uitmaken van de afdeling Databeschikbaarheid & Informatisering. In deze rol krijg je veel vrijheid en verantwoordelijkheid. Er is binnen DHD en op de afdeling een open en collegiale werksfeer, waarin samenwerking centraal staat.
Verder kun je rekenen op:
Ruime mogelijkheden voor persoonlijke groei en ontwikkeling.
Hybride werken: je werkt deels vanuit huis en deels op kantoor.
Werktijden zijn in onderling overleg flexibel in te delen.
Een aanstelling voor een jaar met uitzicht op verlenging voor onbepaalde tijd.
Salaris tussen € 5.109 en € 5.675 bruto per maand bij een 36-urige werkweek, afhankelijk van kennis en ervaring.
8,33% vakantiebijslag en een eindejaarsuitkering van 8,33% van het, in het afgelopen kalenderjaar, verdiende salaris.
Pensioenregeling.
Thuiswerkvergoeding en telefoonvergoeding.
Reiskostenvergoeding en/of een NS Businesscard.
144 uur vakantie en 57 uur levensfasebudget (bij een 36-urige werkweek).
De mogelijkheid om extra vakantiedagen te kopen.
Een fijn team van collega’s en gezamenlijke activiteiten, zoals een bedrijfsuitje, spelletjesavond of tennistoernooi.
Overige secundaire arbeidsvoorwaarden conform Cao Ziekenhuizen.
Meer informatie
De procedure bestaat uit twee sollicitatiegesprekken. Een dagdeel meelopen kan deel uitmaken van de procedure. Als onderdeel van het sollicitatieproces raadplegen wij openbare bronnen als sociale media en vragen we referenties bij je op. Bij indiensttreding is het overleggen van een Verklaring Omtrent Gedrag (VOG) vereist.
Neem voor meer informatie over de functie contact op met Manon Maarseveen (coördinator data science-team) via 030 273 95 21 of mail naar werkenbij@dhd.nl.
In onze privacyverklaring voor sollicitanten lees je hoe wij omgaan met de persoonsgegevens van onze sollicitanten.
Full-text baseline
Classified 2026-11-07 12:47:21.613440+00:00
DataAINeeds review
Explicit role/task wording or requested domain skills support the proposed scope; LTA review remains required.
Skills suggested
- Machine learning development
Source passage
Wil jij door middel van machine learning bijdragen aan de verbetering van de medisch-specialistische zorg?
Proposed e-CF links
Suggested links for review. They do not assess skill levels.
Machine learning development to D.7: Data Science and Analyticsrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Wil jij door middel van machine learning bijdragen aan de verbetering van de medisch-specialistische zorg?
Task: The task develops or adapts a model from data for a defined analytical task.
Machine learning development to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Wil jij door middel van machine learning bijdragen aan de verbetering van de medisch-specialistische zorg?
Task: The task implements an application or component that uses the model.
Other source passages
Data Scientist
Je combineert federatieve technieken met machine learning en NLP, en traint over klinische data die de ziekenhuizen nooit verlaat.
Daarnaast heb je een sterke software- en machine learning engineering achtergrond, waardoor je modellen niet alleen kunt bouwen maar ook robuust in productie kunt brengen en kunt bijdragen aan de packages waarop ze draaien.
AI suggestion
Classified 2026-11-07 16:21:57.549861+00:00
AISuggestion
Skills suggested
- Programming, required
Source passage
Aantoonbare ervaring met het in productie brengen van modellen en het bouwen van onderhoudbare, geteste software (software/ML engineering).
- Python programming, required
Source passage
Ruime programmeerervaring in Python met bijbehorende data- en ML-packages.
- Machine learning development, required
Source passage
Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
- Model service operations
Source passage
Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
Proposed e-CF links
Suggested links for review. They do not assess skill levels.
Programming to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Aantoonbare ervaring met het in productie brengen van modellen en het bouwen van onderhoudbare, geteste software (software/ML engineering).
Task: The code implements a specified application task with tests.
Python programming to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Ruime programmeerervaring in Python met bijbehorende data- en ML-packages.
Task: The Python code implements a specified application task with tests.
Machine learning development to D.7: Data Science and Analyticsrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
Task: The task develops or adapts a model from data for a defined analytical task.
Machine learning development to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
Task: The task implements an application or component that uses the model.
Model service operations to B.4: Solution Deploymentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
Task: The task includes deployment and handover evidence.
Model service operations to C.5: Systems Managementrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
Task: The task includes technical administration of the model service and its resources.
Model service operations to C.3: Service Deliveryrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
Task: The task monitors service operation against an agreement.
Other source passages
Als data scientist bij DHD ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van innovatieve AI-oplossingen
Ontwerpen, ontwikkelen en optimaliseren van modellen, denk hierbij aan Deep Learning en NLP, met aandacht voor performance, kalibratie en betrouwbaarheid.