Data Lead
Engineering Systems
& Data.
Sono Ian, data engineer di Amsterdam. Due passioni hanno guidato la maggior parte delle mie scelte: le lingue e i problemi complessi. La prima mi ha portato a cinque lingue e, per una parte dei miei studi, in Italia. La seconda è diventata il mio lavoro: prendere un problema disordinato del mondo reale e costruire il sistema che gli dà risposta. Le città sono la mia versione preferita di quel problema, ed è per questo che la mia ricerca torna sempre alle dinamiche urbane: come cambiano i quartieri, quando una linea della metro muove i prezzi, cosa rende un luogo raggiungibile.
Il mio punto di forza: tradurre i requisiti degli stakeholder in soluzioni di business sostenibili che funzionano.
CV completo qui sotto
Quattro competenze, un solo vincolo: una pipeline calibrata tende a durare più di una brillante.
Data Engineering
Costruire e mantenere pipeline e storage efficiente: tre anni di raccolta settimanale da 8 fonti autenticate con 300k record a settimana, con schema, orchestrazione e gestione degli errori progettati in anticipo.
Analytics & ML
Lo strato di analisi sopra: nowcasting su statistiche ufficiali scarse, un indice mensile dei prezzi delle case in 13 paesi UE, regressioni e modelli edonici, e simulazioni come i modelli agent-based di gentrificazione.
System Architecture
La piattaforma sottostante: istanze server, PostGIS, compute Iceberg distribuito, networking/VPN, API e sicurezza. 13 servizi diversi in esecuzione come infrastruttura di produzione.
Product Ownership
Ownership end-to-end dal metodo all'API consegnata: un build su 13 server, stakeholder che vanno dai fondi pensione agli uffici di statistica, e un team di 4–5 guidato in KR&A.
Cinque anni a costruire
sistemi dati in produzione.
5+ anni nella costruzione e guida di sistemi dati in produzione (pipeline, forecasting, geospaziale) su mercati europei e ricerca accademica.
Scarica il CV (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