The Hague, South Holland, Netherlands
Als Data Engineer werk ik op het snijvlak van complexe infrastructuur en schaalbare data-oplossingen. Ik heb een sterke focus op het bouwen van robuuste fundamenten binnen de vitale sectoren van Nederland, van de logistieke hubs zoals Schiphol en de Rotterdamse Haven tot de Rijksoverheid en de financiële sector (AFM, NIBC). Mijn expertise ligt in het ontsluiten en automatiseren van datastromen binnen streng beveiligde omgevingen. Ik ben net zo comfortabel in de Public Cloud (Azure) als binnen de Private Cloud (ODC) van de overheid. Hoewel mijn huidige focus volledig op Data Engineering ligt, heb ik een uitgebreide achtergrond in Machine Learning en MLOps. Hierdoor bouw ik pipelines die niet alleen technisch solide zijn, maar ook daadwerkelijk voorbereid zijn op de geavanceerde analytics-vraagstukken van morgen. Tools & Stack: Azure Cloud, ODC, Databricks, Python, PySpark, SQL, CI/CD, InfraAsCode, Docker & Kubernetes.
Als mede-oprichter van het LUMA dataplatform ben ik binnen het Data- & Innovatielab verantwoordelijk voor de architectuur, de technische realisatie en de strategische positionering van het platform binnen de Bestuurskern. * Platform Architectuur: Realisatie van het platform binnen de Private Cloud (ODC), gebruikmakend van OpenShift, Airflow, Minio, Postgres en OpenMetadata. * Visie & Strategie: Actief aanjager van de Data Mesh filosofie binnen de Bestuurskern; ik adviseer architecten en stakeholders hoe we niet alleen het eigenaarschap, maar ook de ontwikkeling van data-oplossingen decentraal naar de domeinen kunnen brengen. * Data Governance: Implementatie van metadata-management en standaarden om de vindbaarheid en kwaliteit van data-assets binnen de Bestuurskern te borgen. * Engineering: Ontwikkelen van robuuste pipelines die de brug slaan tussen verschillende bronnen en betrouwbare data-producten.
𝗖𝗹𝗶𝗲𝗻𝘁𝘀 Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat - Data Engineer (6 months) Port of Rotterdam - Data Engineer (3 months) Autoriteit Financiële Markten - Data Engineer (6 months) NIPV - Data Scientist / ML Engineer (1 year) Royal Schiphol Group - Data Engineer (1 year) Transavia - Data Engineer / ML Engineer (3 years) Bouwmaat Nederland - ML Engineer (2 months) NIBC Bank - Data Scientist (2 months) 𝗩𝗮𝗮𝗿𝗱𝗶𝗴𝗵𝗲𝗱𝗲𝗻: Azure Cloud · Databricks · ETL · MLOps · InfraAsCode · CI/CD · PySpark · Python · SQL · Docker · Kubernetes · Clustering · Predictive Analytics · Agile Project Management · Scrum
Clients Actify Zilveren Kruis Achmea - Data Scientist (10 months) 𝗩𝗮𝗮𝗿𝗱𝗶𝗴𝗵𝗲𝗱𝗲𝗻: R · Machine Learning · Survival Analysis · Data Visualization · A/B-testing · Google BigQuery · Google Firebase · Google Data Studio · SQL · Scrum · Git
Projects The Woningvoorspeller is an interactive visualization tool which gives more insights in where people are migrating to within the municipality or if they are leaving the municipality. We also developed a decision tool which helps the municipality in making house building decisions more data driven. For this we build a prediction model predicting the most likely distribution of homes in a new street. In the end the interactive tool is accesible as a SaaS service in the cloud. My main responsibilites: • Create house segments based on house properties (k-means clustering) • Built a prediction model to predict the most likely distribution of house types in a new street • Built an interactive dashboard to give employees of the municipality access to the Woningvoorspeller tool • Built a Docker container for deployement of the dashboard in the cloud Tools: R, RShiny, Machine Learning (K-means Clustering, Multinomial Logistic Regression), Docker, Microsoft Azure, Git, CSS
Over the years the number of cells in single cell RNA-seq (scRNA-seq) experiments have increased to several thousands of cells. Exploring and visualizing such an amount of single cells with conventional dimensionality reduction techniques, such as Principal Component Analysis (PCA) and t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) is becoming a challenge. The goal of this project is to test a hierarchical dimensionality reduction approach to explore scRNA-seq data. The technique is called a hierarchical mixture of PPCAs (hmPPCA). My main responsibilites: • Understand the mathematical definitions of hmPPCA (Bishop et al., 1998) • Applying dimensionality reduction techniques for visualization of high dimensional single cell RNA expression datasets (PCA, t-SNE, hmPPCA) • Simulating single cell RNA expression data to benchmark the different dimensionality reduction techniques • Build a prediction model to objectively measure cell type separability in the created low-dimensional 2D plots. 𝗩𝗮𝗮𝗿𝗱𝗶𝗴𝗵𝗲𝗱𝗲𝗻: R · Machine Learning · RBioconductor · Matlab · Multiniomal Logistic Regression · Dimensionality Reduction · PCA · t-SNE · hmPPCA · LaTeX · Git