Data Lead
Engineering Systems
& Data.
Ik ben Ian, data engineer uit Amsterdam. Twee liefdes hebben de meeste van mijn keuzes bepaald: talen en complexe problemen. De eerste bracht me op vijf talen en trok me voor een deel van mijn studie naar Italië. De tweede werd mijn werk: een rommelig probleem uit de echte wereld nemen en het systeem bouwen dat het beantwoordt. Steden zijn mijn favoriete versie van dat probleem, en daarom keert mijn onderzoek steeds terug naar stedelijke dynamiek: hoe buurten veranderen, wanneer een metrolijn prijzen beweegt, wat een plek bereikbaar maakt.
Mijn kracht: stakeholdervereisten vertalen naar duurzame businessoplossingen die werken.
Volledig cv hieronder
Vier competenties, één uitgangspunt: een gekalibreerde pipeline houdt het langer vol dan een slimme.
Data Engineering
Pipelines en efficiënte opslag bouwen en onderhouden: drie jaar wekelijkse collectie uit 8 geauthenticeerde bronnen met 300k records per week, met schema, orkestratie en foutafhandeling vooraf ontworpen.
Analytics & ML
De analyselaag erbovenop: nowcasting op schaarse officiële statistieken, een maandelijkse huizenprijsindex voor 13 EU-landen, regressies en hedonische prijsmodellen, en simulaties zoals agent-based gentrificatiemodellen.
System Architecture
Het platform eronder: serverinstances, PostGIS, gedistribueerde Iceberg-compute, netwerken/VPN, APIs en security. 13 verschillende services draaien als productie-infrastructuur.
Product Ownership
End-to-end eigenaarschap van methode tot geleverde API: een build over 13 servers, klantstakeholders van pensioenfondsen tot statistiekbureaus, en een team van 4–5 geleid bij KR&A.
Vijf jaar bouwen aan
productie-datasystemen.
5+ jaar productie-datasystemen bouwen en leiden (pipelines, forecasting, geospatial) in Europese markten en academisch onderzoek.
Download het 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