Senior Software Engineer

Opdracht omschrijving

Omschrijving Beheer en Ontwikkeling IT
Waar loopt de grens tussen uw tuin en die van uw buurman? En welk vastgoed is van wie? Het Kadaster registreert van al het vastgoed (grond en gebouwen) in Nederland wie welke rechten heeft. We hebben heel veel data over alles onder, op en boven de grond en willen maximale waarde halen uit deze data. Naast onze wettelijke taak, beheert het Kadaster ook voorzieningen van andere organisaties, de Landelijke Voorzieningen. Zo beheren wij onder andere de WOZ Landelijke Voorziening en de Basisregistratie Adressen en gebouwen (BAG): alle adressen en gebouwen in Nederland, zoals bouwjaar, oppervlakte, gebruiksdoel en locatie op de kaart. 
 

Binnen Beheer en Ontwikkeling IT werken we met Scrum en DevOps en zijn de teams integraal verantwoordelijk voor de volledige technische dienstverlening, van idee tot productie. Vanuit een dynamische omgeving bieden wij een informele werksfeer, helaas door COVID 19 voorlopig nog voornamelijk vanuit huis, al zijn er in overleg met manager en team mogelijkheden op locatie te werken. Om even je zinnen te verzetten kan je hier met je teamgenoten een potje tafeltennis spelen, gamen of met de 3D printer een ontwerp realiseren. Ook hebben we een innovation hub om in een andere sfeer samen te werken.

Omdat het Kadaster innovatie hoog in het vaandel heeft staan wordt er 1x per maand een Innovation Friday georganiseerd waarin nieuwe, veelbelovende technieken worden uitgeprobeerd en worden er regelmatig “Taco” sessies gehouden waarin kennis wordt gedeeld.

Omschrijving project waarbinnen de inhuurkracht te werk wordt gesteld
Je wordt ingezet bij het AkteAI (Augmented Intelligence) team. Dit team ontwikkelt en beheert systemen waarmee met slimme technieken, waaronder eigen AI-modellen maar ook zelf ontwikkelde algoritmen, automatisch gestructureerde informatie uit aktes wordt gehaald.

Bij AkteAI experimenteren we met de nieuwste technieken, waaronder Transformers (BERT). Op dit moment onderzoeken we wat (Chat)GPT voor het Kadaster kan betekenen. Je hebt een hoge mate van vrijheid om eigen oplossingen te bedenken en uit te werken. AkteAI is geen dertien-in-een-dozijn softwarefabriek.

Het AkteAI team verkeert in een bijzondere situatie v.w.b. de beschikbaarheid van trainings- en validatiedata voor onze AI-modellen, namelijk dat deze zo goed als onbeperkt zijn omdat de kadastrale registratie hoge kwaliteit gelabelde gegevens bevat.

Onze systemen worden gebruikt tijdens het bijwerken van de gegevens in de kadastrale registratie op basis van gegevens in aktes die door het notariaat bij het Kadaster worden aangeboden (één van de primaire processen van het Kadaster). Dit bijwerkingsproces vereist veel data-entry werkzaamheden en is daardoor een arbeidsintensief en foutgevoelig proces. Het doel is om de doorlooptijd van deze bijwerking te verkorten en de kwaliteit van dit proces te verbeteren, door onnodige handelingen te automatiseren en de gebruiker te ondersteunen bij het herkennen van de belangrijke gegevens in de akte. De systemen van AkteAI hebben al voor een aanzienlijke vermindering van de verwerkingstijd gezorgd.

Behalve ondersteuning tijdens het bijwerkingsproces, worden de systemen van AkteAI ook ingezet om uitval in het akteverwerkingsproces te verminderen. De inzet van AkteAI leidt doorgaans tot minimaal een halvering van handmatig te controleren uitval.

Vanwege deze goede resultaten wordt het AkteAI team steeds vaker ingeschakeld om een geautomatiseerde oplossing te bedenken voor een variatie aan ad-hoc uitdagingen (waarin volume vaak een rol speelt) binnen het Kadaster. Hierbij wordt een groot beroep gedaan op de creativiteit en het doorzettingsvermogen van het team. Het team staat bekend om hoge kwaliteit en betrouwbaarheid.

Het systeem is opgebouwd uit een aantal services welke met elkaar communiceren via een workflow engine. Vanwege de benodigde snelheid voor akteverwerking is deze asynchroon.

Opdrachtomschrijving
Binnen dit team zoeken wij een creatieve software engineer met doorzettingsvermogen die kan helpen onze AI-modellen richting 100% betrouwbare herkenning te krijgen. Ervaring met Natural Language Processing is een pré, maar het is ook mogelijk om deze kennis gaandeweg op te doen. De einddatum van de opdracht is nog niet duidelijk, zodoende in eerste instantie één jaar met optie op twee keer één jaar verlenging.

Belangrijkste technieken, methoden en tools

• Kotlin (of Java);
• Python;
• NLP (Spacy framework);
• Transformers (BERT);
• ML-performance metrics;
• Sql;
• Kubernetes, Azure, Docker Jenkins;
• Cadence Workflow Manager;
• Git;
• Minio Object Storage.

Verantwoordelijkheden

De belangrijkste verantwoordelijkheden zijn

• Bedenken en implementeren van slimme oplossingen;
• Verzamelen van trainings- en validatiedata;
• Ontwikkeling en beheer van de Kubernetes clusters;
• Ontwikkeling en beheer van de akteverwerking workflows;
• Leveren van (eerste lijns) support;
• Triage en zo mogelijk oplossen van bugs;
• Adviseren in en uitvoeren van (mogelijke) verbeteringen in beheer.

 

De belangrijkste taken/competenties voor deze rol zijn

• Zelfstandig problemen / verbeterpunten signaleren, oplossingen voorstellen en oplossingen implementeren;
• Passie voor simpele oplossingen;
• Zeer vaardig zijn in het analyseren van bugs in een complexe omgeving;
• Zeer vaardig in de integratie van verschillende componenten (software, Kubernetes, platform);
• Een puzzelaar die niet opgeeft voordat het werkt;
• Doorvragen totdat het werkelijk probleem duidelijk is;
• Een doener met talent voor samenwerken en oprecht geïnteresseerd in anderen die teamsfeer belangrijk vindt.