Site Enexis
Data wordt steeds belangrijker voor Enexis. Grip op data krijgen én houden, en zo meer waarde uit data halen, is daarom een belangrijke speerpunt. Om dit te kunnen realiseren is de afdeling Dataservices in de organisatie ingericht. De afdeling vervult een centrale rol en werkt Enexis-breed. Zij ondersteunt en regelt de extractie van data uit bron systemen, werkt data op, zodat business met self-service de rapportage en analyse behoefte kan inrichten die nodig is.
Enexis is momenteel in transitie van een klassiek op Oracle gebaseerd datawarehouse naar een modern schaalbaar op cloud technologie gebaseerd data platform. Daartoe werken we met jonge innovatieve tools, zoals een Snowflake database, Matillion ELT tooling en AWS Cloud componenten.
Opdrachtomschrijving
Binnen het BI landschap van Enexis zijn vele bronnen en rapportages aangesloten. Dagelijks worden er gigabytes aan data verladen door honderden jobs. Het monitoren van het geheel is een behoorlijke klus. Uiteraard hebben we al monitoring, waar helaas nog weleens wat fouten langs sluipen. Deze fouten worden vaak door de eindgebruikers opgemerkt. Wij moeten dan complexe en kostbare reparaties uitvoeren om zowel de software als de data te herstellen. De snelheid in een dergelijke situatie is erg belangrijk, wij zouden het liefste proactief dergelijke fouten willen detecteren.
De opdracht moet het volgende realiseren:
· Inventarisatie huidige monitoring rapportages en tools.
· Onderzoek naar proactieve monitoring binnen het Enexis Data Platform
· Het ontwikkelen van een ML model dat vroegtijdig fouten kan detecteren.
· Voorstel voor een ML ops framework die binnen de architectuur van Enexis past
· Advies voor de toekomst op het gebied van monitoring.
Werkwijze
De opdracht wordt uitgevoerd onder de auspiciën van een van de Business Intelligence teams. De teams werken in sprints van 3 weken, met vooraf refinement en achteraf een retrospective en een demo sessie.
De opdracht wordt als zgn. ‘epic’ in de backlog geplaatst, waarbij per sprint de verschillende user-stories en -tasks worden opgepakt. De afstudeerder fungeert als volwaardig teamlid en zorgt er zelf voor dat de stories op een juiste manier (en in afstemming met de Product Owner) in iedere sprint worden opgenomen en opgepakt.
Om op deze vacature te solliciteren bezoek je enexis.nl.