Inhoudelijk waren mijn werkzaamheden bij Unigarant te verdelen in een drietal onderwerpen. Allereerst was ik het aanspreekpunt voor Data Science binnen het bedrijf. Als gevolg hiervan werd ik betrokken bij vrijwel alle innovatie trajecten die gebruik maakten van kunstmatige intelligentie en gaf hierin mijn constructieve feedback.Ten tweede was ik als Lead Data Scientist uiteraard verantwoordelijk voor de diverse projecten die ik in handen nam, dit al dan niet in samenwerking met externe partijen.

Voorbeelden van mijn (grotere) projecten zijn:

• Sentiment en onderwerp analyses van de chatdata die binnenkomen bij Unigarant. De chatdata heb ik eerst middels Python ontsloten om hier vervolgens NLP modellen voor te maken. Door deze modellen ligt er een fundament bij Unigarant die het mogelijk maakt intern op grote schaal taalkundige analyses uit te voeren.
• Geografische data van een nieuwe polis analyseren. Dit was een bijzondere uitdaging omdat het ging om enorme hoeveelheden data >10 miljard gps datapunten die moesten worden gekoppeld met de juiste wegen. De bijbehorende vraagstukken werden samen met de ANWB in een speciaal projectteam van ca. 10 man opgepakt.
• Fraude modellering was in samenwerking gedaan met een externe partij. In dit project hadden we samen middels Python binnen de verzekeringsbranche een uniek model van bijzonder hoog niveau gebouwd. Hier heb ik actief meegeholpen met het bouwen van de modellen, de implementatie binnen de straat van Unigarant verzorgd en was ik verantwoordelijk voor het beheer.
• Honderdduizenden afbeeldingen analyseren door gebruik te maken van Azure en haar mogelijkheden. Dit project was in de startende fase en toonde veel belovende resultaten. Het stelt Unigarant in staat alle fysiek binnenkomende documenten te analyseren op inhoud en deze tekstuele inhoud beschikbaar te stellen voor rapportages.

Tot slot was ik bij Unigarant deel van het team Business Intelligence. Ik hielp de informatielagen soepel te laten draaien, voorzag ik afdelingen van rapportages en ontsloot ik diverse bronnen. Tevens beantwoorde ik vraagstukken van eindgebruikers en instrueerde ik collega’s waar nodig (dit ten behoeve van selfservice).

Mijn werkzaamheden bij YP Your Partner heb ik samengevat in een drietal projecten:

• Het eerste was het analyseren van de servers waarop de software draait (het product van dit bedrijf). Door foutjes in de programmatuur viel regelmatig een server uit en aan mij was de taak dit in kaart te brengen en te voorspellen. Het eindresultaat is een dashboard met daarin het overzicht van diverse metrics en KPI’s.
• Na dit succes was ik officieus de leidinggevende geworden van de stagiairs, ook heb ik actief deelgenomen aan een voorspellende algoritme voor het UMCG ter preventie van stroom black-outs. Hierbij lag de nadruk op een tijdige waarschuwing wanneer een nieuwe zekering gebouwd moest worden (bij dergelijke stroomsterktes is een zekeringkast een klein gebouw).
• Medio deze periode heb ik deelgenomen aan het project “Smart Machines” van het Innovatie Cluster Drachten. Dit initiatief had als doel voorspellend onderhoud mogelijk maken door de krachten van 9 bedrijven te combineren. Deelnemende bedrijven zijn onder andere Philips, Resato, ZiuZ. Dit project werd opgedeeld in meerdere kleinere werkpakketten waarvan ik de grootste en belangrijkste mocht leiden, zijnde het werkpakket “Analyse en algoritmes”. De grootte van dit team was afhankelijk van welke onderdeel werd behandeld maar lag doorgaans rond de 15 man. Tot mijn vertrek bij YP Your Partner liep het werkpakket op schema en waren de stakeholders tevreden.