E&M Data Scientist
Luchtvaart- en onderhoudsactiviteiten genereren meer data dan ooit tevoren. Door het toepassen van geavanceerde technieken uit Operations Research, Machine Learning en AI, hebben we de kans om deze data om te zetten in waardevolle inzichten die vliegtuigonderhoud slimmer en efficiënter maken. Als leider in Maintenance, Repair en Overhaul (MRO) ondersteunt de onderhoudsdivisie van Air France-KLM niet alleen onze eigen vloot, maar verzorgen we ook onderhoudsdiensten voor vliegtuigen, motoren en componenten voor meer dan 150 klanten wereldwijd. Ben jij klaar om met jouw kennis van Operations Research, ML en AI de toekomst van vliegtuigonderhoud vorm te geven?
Wat ga je doen?
Als E&M Data Scientist draag je bij aan het ontwikkelen van de nieuwste, diepgaande data-gedreven inzichten, modellen en optimalisaties die echt het verschil maken in vliegtuigonderhoud. Je zet jouw talent in om samen met ons Agile/SCRUM Big Data Development team – bestaande uit Business Product Owners, Analytics Translators, Data Engineers en andere Data Scientists – nieuwe data-gedreven producten te ontwikkelen.
Enkele voorbeelden van onze uitdagingen zijn:
- Optimalisatie van het uitfaseren van vliegtuigenWe hebben een Mixed Integer Programming (MIP) model ontwikkeld om het uitfaseren van vliegtuigcomponenten te optimaliseren. Het model bepaalt de optimale toewijzing van componenten tijdens de uitfasering van de vloot, minimaliseert kosten zoals overbodige shop visits en zorgt tegelijkertijd voor naleving van de vereisten.
- Optimalisatie van onderhoudsplanningWe ontwerpen en implementeren Operations Research modellen om onderhoudsplanning te optimaliseren. Door gebruik te maken van Mixed Integer Linear Programming helpen we planners bij het bepalen van de optimale timing en toewijzing van onderhoudsactiviteiten voor elk vliegtuig, rekening houdend met het vluchtschema.
- Optimalisatie van onderhoudsbeslissingenHoeveel nieuwe monteurs moet KLM E&M de komende jaren aannemen om aan de toekomstige onderhoudsvraag te voldoen? En wat is de meest effectieve manier om onderhoudstaken te groeperen bij de introductie van een nieuw vliegtuigtype?
- Predictief onderhoudWe onderzoeken hoe we met behulp van Machine Learning modellen vliegtuigonderhoud kunnen voorspellen, om operationele verstoringen te voorkomen en proactief maatregelen te nemen.
Waar land je?
Bij KLM Engineering & Maintenance (E&M) sluit je je aan bij het innovatieve en energieke E&M Big Data team, onderdeel van de grotere E&M Engineering organisatie. Je werkt samen met een diverse groep Data Scientists, Data- en Software Engineers, Business Analysts, Informatieanalisten en meer.
Ons team ontwikkelt producten die een breed scala aan gebruikers ondersteunen – waaronder engineers, planners, technische specialisten en management – in hun dagelijkse werk. Je wordt ook onderdeel van de KLM Data Science Community, waarmee je in contact komt met experts binnen het hele bedrijf.
Onze kantoren bevinden zich op Schiphol-Oost, midden in het hart van de vliegtuigonderhoudsactiviteiten.
Jouw profiel
Je bent een enthousiaste en gemotiveerde Data Scientist die zijn of haar vaardigheden verder wil ontwikkelen. Je bent analytisch, proactief en hebt een passie voor het oplossen van complexe vraagstukken. Daarnaast beschik je over sterke communicatieve vaardigheden om je werk aan stakeholders uit te leggen. Je hebt:
- Een universitair diploma, bij voorkeur in een kwantitatief vakgebied zoals Econometrie, Wiskunde of Data Science
- Bekendheid met Data Science tools en concepten (zoals modelleren, optimalisatie, machine learning)
- Programmeerervaring, bij voorkeur met Python
- Ervaring met Data Science en in het bijzonder met Operations Research (ook via stages of relevante projecten) is een pré
- Ervaring met werken in Scrum/Agile IT productontwikkelingsteams is een pré
- Uitstekende beheersing van de Engelse taal; beheersing van het Nederlands is een pré
Ontdek de voordelen van bij ons werken
Meer voordelenAls je functie dit toelaat: thuiswerken en tot 8 weken werken vanuit het buitenland (EU en Caribisch gebied)
2% vrij te besteden ontwikkelbudget
Volop ruimte voor persoonlijke ontwikkeling en mooie doorgroeimogelijkheden
Fikse korting op vliegtickets (als je minimaal 6 maanden in dienst bent)
Wat bieden wij
- Een uitdagende rol bij een uniek Nederlands bedrijf;
- Een brutosalaris tussen €3.750,05 en €5.357,21 bruto per maand;
- Volop ruimte voor persoonlijke ontwikkeling en mooie doorgroeimogelijkheden;
- Een goede pensioenregeling en 8% vakantiegeld;
- Een eindejaarsuitkering van 8,33%;
- 25 vakantiedagen en 5 extra vrije dagen;
- Fikse korting op vliegtickets (als je minimaal 6 maanden in dienst bent);
- Een duurzaam vervoersbeleid, met o.a. 100% gratis reizen naar het werk met het Openbaar Vervoer (binnen Nederland);
- Korting op je ziektekostenverzekering;
- Een budget voor duurzame inzetbaarheid.
Ready for your next destination?
Wacht dan niet langer, en solliciteer voor de ‘final boarding call’ op 10-12-2025! Je hoeft geen motivatiebrief te schrijven; tijdens je online sollicitatie stellen we je enkele gerichte vragen. Je sollicitatieprocedure bestaat uit twee gesprekken en mogelijk een assessment, capaciteitentest, een inspraak bij benoeming gesprek en een veiligheidsonderzoek. Binnen twee weken na sluitingsdatum van de vacature krijg je bericht van ons.Wist je dat volgens onderzoek vrouwen minder graag solliciteren dan mannen, als ze niet aan alle functie-eisen voldoen? Zonde. Want ‘de perfecte kandidaat’ is wat ons betreft een fabeltje. Dus heb jij de drive om op enkele aspecten in deze rol nog te groeien? We kijken uit naar je sollicitatie.
Een dossiercheck (voor ex-KLM-medewerkers) en/of een referentiecheck kunnen onderdeel uitmaken van de sollicitatieprocedure. Door te solliciteren op deze vacature geef je toestemming voor deze checks.
Solliciteer nu
Denk jij dat wij een match zijn?
Begin hier jouw reis met ons.
Stel jouw vragen
Heb je vragen naar aanleiding van deze vacature, neem dan contact op met onze recruiter Sissel of wervingsmanager Wouter!Deze baan heeft het volgende ID-nummer: 20711






