• Eindklant: Politie
• Organisatieonderdeel: Staf Korpsleiding – Strategie & Innovatie
• Team: Science & Technology
• Standplaats: Den Haag
• Startdatum: zo spoedig mogelijk na afronding van de screening
• Duur: 12 maanden
• Inzet: 32 uur per week
• Werklocatie: hybride; thuiswerken en werken op kantoor mogelijk
• Max tarief: €105 per uur excl. btw, all-in
  ZZP: toegestaan
  Functieschaal: schaal 12 – Bedrijfsvoeringspecialist D
  Opleidingsniveau: hbo-bachelor of aantoonbaar gelijkwaardig niveau
  Screening: BO+
  Deadline aanbieding: 9 september 2026 vóór 09:00 uur

Achtergrond van de opdracht

Binnen het project Internationale Monitor ontwikkelt de Politie een voorziening waarmee wereldwijd nieuws geautomatiseerd kan worden verzameld, verrijkt en geanalyseerd.

Voor het project is subsidie toegekend. De subsidie en het project lopen tot eind 2028.

Het doel is om informatie uit internationaal nieuws te gebruiken om:

• mondiale trends te herkennen;
• criminele ontwikkelingen eerder te signaleren;
• veranderende modi operandi te analyseren;
• strategische analyses te ondersteunen;
• de Politie in staat te stellen sneller op relevante ontwikkelingen te anticiperen.

Voor het project zijn reeds een plan en eerste prototypes beschikbaar. Deze vormen echter een globale basis en moeten worden doorontwikkeld naar een professioneel en robuust product.

Organisatie en team

De Data Scientist komt te werken binnen het team Science & Technology van het beleidsonderdeel Strategie & Innovatie van de Staf Korpsleiding.

Dit team richt zich op:

• technologische innovatie;
• experimenten met nieuwe technieken;
• onderzoek naar toepasbaarheid van technologie;
• verbetering van politiewerk door middel van nieuwe technologie.

De Data Scientist werkt binnen het project nauw samen met:

• een softwareontwikkelaar;
• een Postdoc van de Universiteit Utrecht;
• kwalitatief georiënteerde analisten;
• eindgebruikers binnen de Politie.

Doel van de opdracht

De Data Scientist is verantwoordelijk voor het verrijken en geautomatiseerd analyseren van binnenkomende data met behulp van AI-modellen.

De data bestaat voornamelijk uit internationaal nieuws over criminele gebeurtenissen.

De dataset is complex en multimodaal:

• meer dan 50 talen;
• tekst;
• afbeeldingen;
• video's.

Het doel is zoveel mogelijk relevante informatie uit deze bronnen te halen zodat de Politie strategische analyses kan maken van:

• ontwikkelingen;
• trends;
• criminele fenomenen;
• veranderende werkwijzen;
• modi operandi.

Werkzaamheden

1. AI-modellen verkennen en toepassen

De Data Scientist:

• onderzoekt geschikte AI-modellen;
• vergelijkt verschillende modellen;
• selecteert passende modellen voor specifieke analysetaken;
• past modellen toe op internationale nieuwsdata;
• beoordeelt prestaties en bruikbaarheid;
• optimaliseert modellen voor de operationele context.

2. Natural Language Processing

Een belangrijk deel van de opdracht richt zich op NLP – Natural Language Processing.

De kandidaat werkt onder andere aan:

• verwerking van meertalige tekst;
• classificatie;
• informatie-extractie;
• samenvatting;
• semantische analyse;
• trendanalyse;
• herkenning van relevante criminele gebeurtenissen.

De kandidaat heeft ruime ervaring met het trainen en valideren van NLP-modellen.

3. Large Language Models

De kandidaat heeft ervaring met:

• lokale Large Language Models;
• promptingtechnieken;
• modelselectie;
• evaluatie van LLM-output;
• inzetten van LLM's binnen lokale of afgeschermde omgevingen.

4. Data-annotatie

Waar nodig annoteert de Data Scientist zelf data om:

• modellen te valideren;
• datasets te verbeteren;
• modellen te trainen;
• modellen te finetunen;
• benchmarks te creëren.

De Data Scientist werkt hierbij ook samen met de Postdoc van de Universiteit Utrecht.

5. Modeltraining en finetuning

De kandidaat:

• traint modellen;
• valideert modellen;
• finetunet bestaande modellen;
• gebruikt geannoteerde datasets;
• beoordeelt nauwkeurigheid en bruikbaarheid;
• vertaalt experimentele modellen naar inzetbare oplossingen.

6. Benchmarking

De Data Scientist ontwikkelt en gebruikt benchmarking pipelines om:

• kandidaatmodellen met elkaar te vergelijken;
• prestaties inzichtelijk te maken;
• modelkeuzes te onderbouwen;
• kwaliteit structureel te meten.

7. Analyse voor eindgebruikers

De Data Scientist vertaalt technische analyses naar informatie die bruikbaar is voor kwalitatief georiënteerde analisten.

Daarbij:

• onderzoekt de kandidaat welke informatie analisten nodig hebben;
• vertaalt behoeften naar geautomatiseerde analyses;
• maakt complexe data begrijpelijk;
• ontwikkelt relevante samenvattingen;
• ondersteunt strategische trendanalyses.

8. Dashboards

De kandidaat heeft ervaring met het ontwikkelen van dashboards, bijvoorbeeld voor:

• operational control;
• trendanalyse;
• monitoring;
• analytische rapportage.

Samenwerking met softwareontwikkelaar

Binnen het project werkt ook een softwareontwikkelaar.

De taakverdeling is globaal:

Data Scientist

Verantwoordelijk voor:

• dataverrijking;
• AI-modellen;
• NLP;
• modeltraining;
• validatie;
• analyses.

Softwareontwikkelaar

Verantwoordelijk voor:

• ontsluiten van data;
• opslag;
• technische integratie;
• presentatie van data.

De Data Scientist en ontwikkelaar werken nauw samen om AI-functionaliteit te integreren in de totale oplossing.

Samenwerking met Universiteit Utrecht

Binnen het project werkt tevens een Postdoc van de Universiteit Utrecht.

De Postdoc richt zich met name op het ontwikkelen van kleinere AI-modellen die voor de Internationale Monitor kunnen worden ingezet.

De Data Scientist:

• annoteert samen met de Postdoc data;
• beoordeelt ontwikkelde modellen;
• neemt modellen in ontvangst;
• implementeert deze binnen de Politie;
• helpt bij het geschikt maken voor praktisch gebruik.

Harde kennis- en ervaringseisen

Python

De kandidaat kan op professioneel niveau:

• Python programmeren;
• onderhoudbare code schrijven;
• tests ontwikkelen;
• AI- en dataverwerkingscode ontwikkelen.

AI / NLP

De kandidaat heeft:

meer dan 5 jaar ervaring

met het:

• trainen;
• valideren

van AI-modellen, specifiek op het gebied van:

Natural Language Processing.

Large Language Models

Aantoonbare ervaring met:

• lokale LLM's;
• promptingtechnieken.

Benchmarking

Ervaring met:

• benchmarking pipelines;
• vergelijken van verschillende kandidaatmodellen;
• evalueren van modelprestaties.

CI/CD

Ervaring met:

• GitLab pipelines;
• of vergelijkbare CI/CD-oplossingen.

Docker

Aantoonbare ervaring met:

Docker.

Data-analyse

De kandidaat kan:

• grote hoeveelheden data analyseren;
• inzichten samenvatten;
• analyses vertalen naar behoeften van eindgebruikers;
• samenwerken met kwalitatief georiënteerde analisten.

Dashboards

Ervaring met dashboardontwikkeling in bijvoorbeeld de context van:

• operational control;
• trendanalyse.

Opleidingsniveau

De kandidaat beschikt over een:

hbo-bachelor

of is via EVC op gelijkwaardig niveau gekwalificeerd.

Een andere mogelijkheid is minimaal 2 jaar aantoonbare ervaring op het gevraagde werk- en denkniveau.

In dat geval moet het niveau aanvullend worden aangetoond met bijvoorbeeld:

• officiële functiebeschrijving;
• vacaturetekst;
• ander document waarin het werk- en denkniveau expliciet is beschreven.

Pré's / Nice to have

De volgende ervaring is aanvullend van waarde:

Computer Vision

Ervaring met:

• beeldanalyse;
• computer vision-modellen;
• analyse van afbeeldingen en video.

Hosting AI-modellen

Ervaring met:

• hosten van AI-modellen;
• deployment;
• operationeel beschikbaar maken van modellen.

Kubernetes / Tanzu

Ervaring met:

• Kubernetes;
• VMware Tanzu.

Vertaalmodellen

Ervaring met:

• lokale vertaalmodellen;
• automatische meertalige verwerking.

Meertalige data

Ervaring met:

• verwerking van meertalige data;
• bij voorkeur in een opsporings- of inlichtingencontext.

Opsporing / inlichtingen

Ervaring bij:

• Politie;
• inlichtingendienst;
• opsporingsdienst;
• vergelijkbare veiligheidsorganisatie

is een duidelijke pré.

Technische stack / relevante technologie

De functie raakt onder andere aan:

• Python;
• NLP;
• Large Language Models;
• lokale LLM's;
• prompting;
• modeltraining;
• finetuning;
• data-annotatie;
• benchmarking;
• GitLab;
• CI/CD;
• Docker;
• dashboards;
• Computer Vision;
• Kubernetes;
• VMware Tanzu;
• lokale vertaalmodellen.

Competenties

De kandidaat beschikt over de volgende competenties:

• klantgericht;
• samenwerkingsgericht;
• flexibel;
• zelfstandig;
• initiatiefrijk;
• resultaatgericht;
• sterk in netwerken.

Daarnaast is het belangrijk dat de kandidaat:

• goed kan luisteren naar eindgebruikers;
• technische mogelijkheden kan vertalen naar operationele behoeften;
• zelfstandig onderzoek kan uitvoeren;
• pragmatisch kan werken;
• experimentele AI kan omzetten naar bruikbare toepassingen.

Werkomgeving en aanwezigheid

De opdracht biedt ruime mogelijkheden voor hybride werken.

Uitgangspunt is:

• bij voorkeur ongeveer één dag per week op kantoor;
• geen vaste kantoordag;
• geen vaste aanwezigheidstijden;
• volledig thuiswerken is in theorie mogelijk.

Periodiek vindt overleg met eindgebruikers plaats op verschillende locaties in Nederland.

Afhankelijk van de situatie kan hierbij:

• fysiek;
• of virtueel

worden aangesloten.

Screening

Voor deze opdracht is een:

BO+ screening

vereist.

De kandidaat kan pas starten nadat de screening succesvol is afgerond.

Diversiteit

De Politie werkt in een veranderende samenleving waarin verschillende achtergronden en perspectieven belangrijk zijn voor goed politiewerk.

Van kandidaten kan daarom worden gevraagd toe te lichten hoe hun:

• kennis;
• ervaring;
• achtergrond;
• perspectief

kan bijdragen aan diversiteit binnen de organisatie en het politiewerk.

Aan te leveren informatie

Bij aanbieding moet onder andere de volgende informatie worden verstrekt:

• eerst mogelijke startdatum;
• beschikbaarheid in uren per week;
• all-in uurtarief excl. btw;
• vakantieplanning voor de komende 3 maanden;
• woonplaats kandidaat;
• geboortedatum;
• e-mailadres;
• telefoonnummer;
• motivatie van maximaal 150 woorden;
• inhuurvorm;
• beschikbaarheid voor eventuele intakegesprekken binnen 5 dagen na sluitingsdatum.

Ideaal kandidaatprofiel

De ideale kandidaat is een senior Data Scientist / NLP Engineer die wetenschappelijke AI-expertise kan combineren met professionele softwareontwikkeling en praktische toepassing.

De sterkste kandidaat combineert:

Python + NLP + lokale LLM's + modeltraining + benchmarking + Docker + meertalige data + analytische communicatie.

Voor maximale aansluiting is vooral belangrijk dat het CV concreet aantoonbaar maakt:

1. meer dan 5 jaar ervaring met NLP-modellen;
2. professioneel Python-programmeren;
3. ervaring met lokale LLM's;
4. ervaring met prompting;
5. modeltraining en finetuning;
6. data-annotatie;
7. benchmarking pipelines;
8. GitLab/CI-CD;
9. Docker;
10. dashboardontwikkeling;
11. meertalige dataverwerking;
12. vertaling van data naar bruikbare analyses voor eindgebruikers.

Extra onderscheidend zijn:

• Computer Vision;
• Kubernetes;
• VMware Tanzu;
• lokale vertaalmodellen;
• AI-modelhosting;
• ervaring met opsporing of intelligence;
• eerdere ervaring binnen de Politie.