Stagiair knowledge graph / linked data

Meewerken in een datagerichte organisatie? Kom jij met frisse energie het data science team versterken? Wij maken ruimte voor jou om werkervaring op te doen en kennis te maken met het Kadaster. Zet jezelf op de kaart als:

Stagiair knowledge graph / linked data

Je werkt mee in het data science team aan geodata en innovatieve projecten. Recente projecten waar wij aan hebben gewerkt zijn bijvoorbeeld het voorspellen van verdiepingshoogten van panden, het ontwikkelen van de chatbot en het omzetten van aktes in PDF naar TXT met machine learning.

Wat ga je doen?

Je kiest en verdiept je zelfstandig in één of meerdere opdrachten. Allemaal gaan ze over onze knowledge graph / linked data.

• Redeneren en interfereren met de Kadaster knowledge graph: het Kadaster heeft de eerste versie van de knowledge graph af. Deze bestaat uit (delen van) drie belangrijke registers van de Nederlandse overheid, namelijk: Basisregistratie Adressen en Gebouwen(BAG), Basisregistratie Grootschalige Topografie(BGT) en de Basisregistratie Kadaster(BRK). Eén van de belangrijkste voordelen van een knowledge graph is het redeneren en interfereren. Je gaat de potentie van redeneren en interfereren op onze knowledge graph verkennen. Welke nieuwe inzichten kunnen we verkrijgen? Wat zal de belangrijkste gebruikscase zijn? Jij onderzoekt het!

• Geautomatiseerde linkset-creatie tussen community-gegevens en gezaghebbende gegevens: één van de fundamentele principes van linked data is ‘linkbaarheid’. Er bestaan twee afzonderlijke werelden: de wereld van formele gezaghebbende gegevens (zoals de basisregistraties), die beweren de (juridische) waarheid te zijn. En de wereld van community- gegevens (zoals Wikipedia en Open Street Map). Jij gaat de benaderingen bestuderen en testen door (automatisch, inclusief updates) linksets tussen deze verschillende soorten gegevenssets te creëren. Vervolgens maak je een knowledge graph die bestaat uit beide soorten gegevens.

• Data pods & solid in de context van de vastgoedsector: je zet een prototype op waarbij gebruik wordt gemaakt van solid pod principes, standaarden en open-source componenten. Hiermee maken we bijvoorbeeld inzichtelijk hoe informatie wordt uitgewisseld in het proces van het kopen van een huis.

• Virtual reality(VR), augmented reality(AR) en mixed reality(MR) game ontwikkeling: je ontwikkelt een AR/VR/MR-toepassing als leerprogramma voor de knowledge graph. Gebruikers kunnen door middel van deze toepassing en de game beter de Kadasterbasisregistraties begrijpen.

• Benchmark van onze Kadaster knowledge graph met andere linked data-publicaties van Europese kadasters: je benchmarkt en identificeert andere SPARQL-endpoints. Bij voorkeur wordt er een data story gemaakt van elk van de endpoints. Vervolgens kunnen we deze linked data met elkaar koppelen om nieuwe inzichten te krijgen.

• Analyses: je voert een uitgebreide analyse uit van onze modelleringsaanpak, architectuur en implementatie van onze Kadaster knowledge graph. Een gebruikersenquête kan deel uitmaken van de analyse.

• Ontologie: je verdiept je in de toegangsbeheer op basis van ontologie. Je onderzoekt of het mogelijk is om toegangsbeheer op basis van ontologie te gebruiken voor gedetailleerdere toegangscontrole, voornamelijk in triple stores en SPARQL-query’s.

• Ontwikkeling tool: je ontwikkelt een tool die helpt bij het schrijven van SPARQL-query’s. SPARQL is een complexe querytaal en deze taal willen we graag laagdrempeliger aanbieden.

Het team

Het data science team bestaat uit 17 collega’s. We kijken binnen en buiten het Kadaster naar de allernieuwste technologieën, zoals data science, data innovaties en samenwerkingsmogelijkheden. Wij helpen onze collega’s bij verschillende vraagstukken en werken samen met externe partijen zoals universiteiten. We passen technologie toe waar het mogelijk is dat bijdraagt aan de digitale transformatie van het Kadaster.

Jouw profiel

Je volgt een relevante opleiding op wo-niveau zoals Software Engineering, Computer Science, Data Science of een andere opleiding die aansluit. Je hebt ervaring en interesse in (geo)data-analyses en onderzoek verrichten. Kennis van van SPARQL en Linked data is vereist. Daarnaast ben je zelfstandig en leergierig ingesteld. De startdatum stemmen we in overleg met elkaar af. Je kunt per direct of vanaf september 2023 met de stage starten.

Wij bieden

Je werkt binnen een prettige werkomgeving waar je alle ruimte krijgt om vragen te stellen. Je krijgt bij ons de mogelijkheid om jouw talenten te ontwikkelen. Ook bieden we:

• goede begeleiding tijdens de stage. Jouw stagebegeleider kent het vak goed, begeleidt jou vakinhoudelijk en helpt je groeien.
• een laptop die je tijdens je stage kunt gebruiken.
• werken vanuit huis wordt gecombineerd met werken op kantoor op onze locatie ‘De Brug’ in Apeldoorn. De locatie is goed te bereiken met het openbaar vervoer
• meer dan 250 trainingen in onze eigen digitale leeromgeving. Zo kun je elke dag een beetje beter worden.
• een stagevergoeding van €565,- (o.b.v. een 36-urige stageweek).
• interactieve en leuke studentensessies voor alle stagiairs.