Data Lead
Engineering Systems
& Data.
Ich bin Ian, Data Engineer aus Amsterdam. Zwei Leidenschaften haben die meisten meiner Entscheidungen geprägt: Sprachen und komplexe Probleme. Die erste hat mich zu fünf Sprachen gebracht und für einen Teil meines Studiums nach Italien gezogen. Die zweite wurde mein Beruf: ein unordentliches Problem aus der echten Welt nehmen und das System bauen, das es beantwortet. Städte sind meine liebste Version dieses Problems, weshalb meine Forschung immer wieder zur urbanen Dynamik zurückkehrt: wie sich Viertel verändern, wann eine Metrolinie Preise bewegt, was einen Ort erreichbar macht.
Meine Stärke: Stakeholder-Anforderungen in nachhaltige Business-Lösungen zu übersetzen, die funktionieren.
Vollständiger Lebenslauf unten
Vier Kompetenzen, eine Einschränkung: eine kalibrierte Pipeline überlebt meist eine clevere.
Data Engineering
Pipelines und effiziente Speicherung bauen und betreiben: drei Jahre wöchentliche Erfassung aus 8 authentifizierten Quellen mit 300k Datensätzen pro Woche, mit vorab entworfenem Schema, Orchestrierung und Fehlerbehandlung.
Analytics & ML
Die Analyseschicht darüber: Nowcasting auf dünnen amtlichen Statistiken, ein monatlicher Hauspreisindex für 13 EU-Länder, Regressionen und hedonische Preismodelle sowie Simulationen wie agentenbasierte Gentrifizierungsmodelle.
System Architecture
Die Plattform darunter: Serverinstanzen, PostGIS, verteiltes Iceberg-Compute, Netzwerk/VPN, APIs und Security. 13 verschiedene Services laufen als Produktionsinfrastruktur.
Product Ownership
End-to-End-Verantwortung von der Methode bis zur ausgelieferten API: ein Build über 13 Server, Kunden-Stakeholder von Pensionsfonds bis Statistikämtern und ein Team von 4–5 bei KR&A.
Fünf Jahre datengestützte
Erkenntnisse liefern.
5+ Jahre produktionsreife Datensysteme gebaut und geleitet (Pipelines, Forecasting, Geodaten), über europäische Märkte und akademische Forschung hinweg.
Lebenslauf herunterladen (PDF)Professional Experience
- Lead a team of 4 through a transformation of the product offering, serving pension funds and leading FinTechs.
- Develop, maintain and expand data pipelines (e.g. a weekly scrape of 300k records) and spatial big data products.
- Delivered a global connectivity score: 1TB+ processed across 13 servers into a production API.
- Represent the data function with clients: defending methodology against PhD-level scrutiny, presenting to portfolio managers and senior stakeholders.
- Drive AI adoption: OCR and LLM document extraction, agentic pipeline monitoring, agent-assisted development.
- Self-directed research programme: two working papers and a method paper in preparation (see Research), each backed by an open, reproducible pipeline.
- Project lead for two multi-year projects, including a 3-year hedonic house-price-index project for Eurostat: scraping, storing and managing the data, building the regressions, interpreting results.
- Restructured data infrastructure from legacy systems to Airflow, Iceberg and FastAPI.
- Client-facing throughout, with CBS, Eurostat and pension funds.
- Flood-occurrence prediction from alternative data (BSc-thesis project); 90%+ accuracy in risk classification.
- Improved API efficiency tenfold through spatial optimisations, resulting in promotion.
- Enterprise expense-declaration software (EmberJS, PHP) under CI/CD and testing.
- Maintained a client-facing webapp, working on business logic and styling.
Research Topics
Seed-density-to-IoU calibration of an OSM-Voronoi pipeline; NL/DK references, transfer to BE, applied to Italy's 4,209 CAP polygons.
Controlled 2×3 fine-tuning study (YOLOv3/YOLOv8): US fine-tuning transfers roughly nothing to European streets (+0.001 vs +0.153 mAP in-domain).
Amsterdam · Utrecht · Milan.
Education
Stack
Languages & Soft Skills
Dutch C2 · English C2 · Italian B2/C1 · German B2 · Spanish A2
Multi-year project management · Client & stakeholder communication · Presenting and defending methodology to technical and senior audiences · Dependable