Beheer en doorontwikkeling Kadaster Knowledge Graph

Omschrijving Beheer en Ontwikkeling IT Waar loopt de grens tussen uw tuin en die van uw buurman? En welk vastgoed is van wie? Het Kadaster registreert van al het vastgoed (grond en gebouwen) in Nederland wie welke rechten heeft. We hebben heel veel data over alles onder, op en boven de grond en willen maximale waarde halen uit deze data. Naast onze wettelijke taak, beheert het Kadaster ook voorzieningen van andere organisaties, de Landelijke Voorzieningen. Zo beheren wij onder andere de WOZ Landelijke Voorziening en de Basisregistratie Adressen en gebouwen (BAG): alle adressen en gebouwen in Nederland, zoals bouwjaar, oppervlakte, gebruiksdoel en locatie op de kaart. Algemeen De uitvoering van de interne bedrijfsprocessen van het Kadaster wordt in grote mate ondersteund door geautomatiseerde informatiesystemen en gegevensbestanden. Ook de dienstverlening aan de klanten van het Kadaster wordt in grote mate ondersteund door systemen die digitale producten en diensten leveren. Goed ingerichte toegangscontrole speelt hierbij een grote rol; 'wie mag gebruik maken van welke informatiesystemen, diensten en gegevens en om welke reden' en 'hoe wordt dit goed beheerd' zijn belangrijke thema's die mede bepalen in welke mate de belangen van het Kadaster en de klant worden geborgd en op basis waarvan voldaan kan worden aan wettelijke eisen. Omschrijving project Het Kadaster heeft een Knowledge Graph ingericht waarin de belangrijkste registraties van het Kadaster aanwezig zijn. Eind december gaat de versie 1.0 van deze Knowledge Graph live op onze labs.kadaster.nl site. De bedoeling is dat deze omgeving, na een doorontwikkeling periode waarin de omgeving productie ready wordt gemaakt, in beheer wordt genomen door het ontwikkelteam wat daar uiteindelijk in productie voor verantwoordelijk wordt. Opdrachtomschrijving Het Kadaster heeft een Knowledge Graph ingericht waarin de belangrijkste registraties van het Kadaster aanwezig zijn. Eind december gaat de versie 1.0 van deze Knowledge Graph live op onze labs.kadaster.nl site. Als data scientist ben jij vanaf dat moment verantwoordelijk voor het beheer en de doorontwikkeling (om de omgeving productie rijp te maken) van deze omgeving. De verwachting is dat de Knowledge Graph na 6 maanden (mogelijk uitloop naar 12 maanden) in productie wordt genomen. Je bent dan tevens verantwoordelijk voor de overdracht en bij de acceptatie in productie in jouw opdracht afgerond. Tussentijds zal door de productowner van deze dienst worden getoetst in hoeverre de doorontwikkeling op planning ligt voor in productie name. Een productie acceptatietest is de finale acceptatie. Belangrijkste technieken, methoden en tools Wij zoeken iemand die ruime ervaring heeft met data analyse, het integreren van data, AI en expert is in SPARQL en GeoSPARQL. o Agile methodieken: Scrum, Kanban en DevOps; o Linked Data & Semantic Web; o (Geo)SPARQL; o RML; o NEN3610; o GraphQL; o Python; o OWL, SHACL, SKOS; o Cloud technieken: Microsoft Azure & Databricks. Opleidisngsniveau o WO Eisen o Een afgeronde technische academische opleiding in/met een flink aandeel Computer Science en/of, (Toegepaste) Wiskunde o Voor deze functie geven we de voorkeur aan kandidaten met een afgeronde promotie vanwege diepgaande expertise en onderzoeksvaardigheden o Minimaal 5 jaar aantoonbare ervaring met Knowledge Graphs/Linked Data o Minimaal 5 jaar aantoonbare ervaring met SPARQL en GeoSPARQL o Minimaal 1 jaar aantoonbare ervaring met Python o Minimaal 1 jaar aantoonbare ervaring met Visualisatie tools o Minimaal 5 jaar aantoonbare ervaring met Data Modellering (OWL, SHACL) o De kandidaat heeft aantoonbaar succesvol complexe opdrachten afgerond o Kennis van- en minimaal 1 jaar ervaring met Agile/Scrum o Minimaal 5 jaar aantoonbare affiniteit of ervaring met programmeren o Minimaal 5 jaar aantoonbare affiniteit met IT (algoritmes, analyses, database onderhoud) o Je hebt aantoonbaar gewerkt met bijvoorbeeld databestanden, statistisch onderzoek, simulatie onderzoek en/of databases Wensen o Beschrijf (max. 400 woorden) aan de hand van recente praktijkervaringen uw expertise in Linked Data & SPARQL o Beschrijf (max. 400 woorden) aan de hand van recente praktijkervaring een succesvol afgeronde opdracht waarbij gebruik gemaakt is van dezelfde systemen technieken als genoemd in de eisen. Beoordeling: de mate waarin de afgeronde opdracht en gebruikte systemen en technieken aansluit bij de wensen van het Kadaster o U beschrijft 2 cruciale knelpunten (max. 300 woorden) die zich vaak voor doen in dit soort processen / opdrachten en geeft hierbij aan hoe u deze oplost (zie ook opdrachtomschrijving en verantwoordelijkheden) o U toont duidelijk aan (max. 300 woorden) welke wijze de door u geleverde expertise en competenties binnen de geschetste situatie een bijdrage leveren aan te behalen resultaten (zie ook opdrachtomschrijving en verantwoordelijkheden)