Werkgever: werkstudenten denken anders dan U denkt.
Daarom zijn wij ook niet goed in acquisitietelefoonjes en -mailberichten. Zoekt u slimme mensen voor data-analyse, modelleren, machine learning en meer? Neem contact op en laat onze werkstudenten u verrassen. Nooit geschoten is altijd mis.
En bent u een beetje lief voor ons en geeft u ons uitdaging, dan willen wij graag na afronding van onze studie bij u in dienst treden.
Wij zijn heel goed in het vinden en selecteren van hele slimme werkstudenten voor uw data-analyse, modelleer of ML project.
Wij volgen een bachelor- of masteropleiding in een kwantitatieve richting. Klik hier voor een lijstje van onze studies (bachelor, pre-master, master, minor, honour). Wij zijn dus de echte bèta’s. Wij hebben bijgedragen aan mooie projecten. Over het algemeen is Nederlands onze moedertaal en spreken wij een aardig woordje Engels. Soms andersom. Wij spreken ook programmeertalen. Wilt u weten welke, klik dan hier.
Omdat wij slim zijn, houden wij van uitdaging. En hebben wij uitdaging, dan gaan wij ervoor. U zegt het maar. Misschien schrijft u dan ook volgende lovende woorden over ons:
“X [analytical] was such a great team member and we cheered on him last Friday. Y [senior scientist – ML engineer] mentioned that he passed the Sr ML technical assignment which is very impressive. The doors are always open for him may he ever want to return to us [MarTech company] – a true pleasure working with him and a smart guy [said an HR Business Partner.”
Data analyse modelleren, machine learning en meer
Als u in het begin meedenkt (of laat weten welke uitdaging u heeft), dan gaan wij daarna vanzelf en wilt u meer.
Wij hebben het al bewezen en het patroon is bij ons bekend. Wij lijken onzeker als u een vraag stelt, maar wij denken dan na over uw vraagstelling. Terwijl wij in ons hoofd al nadenken over de oplossingsrichtingen, stellen wij misschien nog een enkele vervolgvraag.
En voor u het weet, werken wij mee en zijn wij één met uw team. Het liefst werken wij bij u op kantoor.
API-ontwikkeling en Machine Learning
Wat doen wij zo al? Wij berekenen, analyseren en modelleren. Soms stappen wij op een in lopende trein (scale-up of groter). In een omgeving van bijvoorbeeld Customer Data Platforms en Intelligent Journey Orchestration bouwden wij mee aan data-ontsluiting. Wij bouwden API’s die voor meerdere toepassingen inzetbaar waren. Wel zo handig om in Python iets te bouwen wat voor meerdere doeleinden toepasbaar is. Ook modelleerden wij mee. Wist u dat 75% van de ontwikkelde modellen niet tot productie komen? Gelukkig concentreerden wij ons op de andere 25%. Met andere woorden: wij doen niet aan lanterfanten en bouwen geen luchtkastelen. Wij nemen ons werk heel serieus.
En daar het modeleren zo leuk was, wilden wij meer. Nieuwsgierig als wij zijn, wilden wij weten hoe wij de modellen in omgeving van machine learning aan de praat krijgen. Een ML engineer liet het zien en wij aan de slag.
Data analyse en modelleren
En zo kunnen wij nog veel meer vertellen over werken met ons. Bijvoorbeeld die start-up die nu echt zicht wilde krijgen op de Customer Lifetime Value (CLTV of LTV). Niet een snelle optelsom van wat kosten gedeeld door het aantal betalende gebruikers, maar een echte berekening met segmentatie.
En wat blijkt: de doelgroep waarvan men dacht dat het geld opleverde, bleek niet de echte doelgroep te zijn. Het project werd groter, de berekeningen intelligenter en de segmentatie steeds meer afgebakend.
Het marketingteam was overigens in haar nopjes. Hoe beter de segmentatie, hoe doelgerichter de campagnes, hoe lager de Costs Per Acquisition (CPA). Toen deed ineens Customer Relationship Management (CRM) haar intrede. Niet dat wij ons daarmee bemoeiden, maar het werk en de analyses werden diepgravender.
Doordat wij betere datastromen nodig hadden, zochten de data-engineers ineens versterking voor Extraction, Transformation and Load (ETL). De ETL’s werden het werk van een andere analytical.
Community
Als analyticals vormen een community. Wij helpen elkaar waar mogelijk. Wij zijn de scientists en technologists van morgen. Om daar te komen, willen wij graag werken. En goed om te weten: de deelnemende bedrijven in de community willen leren van elkaar!
Werken met ons is aanstekelijk. Zo aanstekelijk dat de bedrijven – waar wij werken – onderling nieuwsgierig naar elkaar worden. Sommigen richten zich zelfs op dezelfde doelgroep zonder concurrerend van elkaar te zijn. Dat is mooi omdat vrijblijvend overleg ruimte biedt om van elkaar te leren; of om te brainstormen over een uitdaging. Wij waken er wel voor dat de bedrijven geen concurrenten van elkaar worden via de community.
Waar het ons om gaat: heeft u projecten op het gebied van data-analyse, modelleren, machine learning en meer? Weet u nog? Acquisitie is niet ons ding. Durft u de uitdaging met ‘Fresh Brains’ aan? Wij zijn immers het talent van de toekomst (zeggen we in alle nederigheid). Laat het ons weten. Wij komen graag langs om na te denken over uw uitdaging. Geïnteresseerd? Stuur een email naar info@analyticals.io met in een enkele uw uitdaging beschreven. Wij nemen daarna contact met u op.
Wij als analyticals bewegen ons bij bedrijven actief in online skill gaming, yield management systems, trading platforms, data platforms, customer journeys, logistics, streaming and some more nice activities and ventures (some big, some established, some starting, some scaling up).
Contact
Stuur ons nu een bericht en misschien kunnen onze slimme studenten iets voor uw organisatie betekenen
Kantoor
Utrecht
The Netherlands
Contact
info@analyticals.io
