Magnet.me  -  Het slimme netwerk waar studenten en professionals hun stage of baan vinden.

Het slimme netwerk waar studenten en professionals hun stage of baan vinden.

Data Scientist Fraude Risico Model, Anti-Fraude

Geplaatst 19 nov. 2025
Delen:
Werkervaring
1 tot 5 jaar
Full-time / part-time
Full-time
Functie
Salaris
€ 4.092 - € 5.846 per maand
Opleidingsniveau
Taalvereiste
Nederlands (Vloeiend)

Bouw aan je carrière op Magnet.me

Maak een profiel aan en ontvang slimme aanbevelingen op basis van je gelikete vacatures.

Wij zijn op zoek naar een collega die ons projectteam komt versterken. Vind jij het te gek om in een multidisciplinair team, met de laatste technieken en tooling, AI-oplossingen te maken die het opsporen van verzekeringsfraude binnen de Leven-portefeuille gemakkelijker maken? Dan is dit de opdracht voor jou!

Wat je gaat doen

Samen werken wij aan state-of-the-art oplossingen, in Python en in de (Azure) cloud. In je werk ervaar je veel vrijheid en verantwoordelijkheid, wat ervoor zorgt dat je blijft groeien. Je werkt mee aan het implementeren van een Fraude Risico Model voor de business line Leven. Dit doe je in een projectteam dat valt onder de Anti-Fraude afdeling en onderdeel is van het programma dat zorgt voor de implementatie van een Fraude Risico Model voor meerdere business lines binnen heel NN.

Je sluit je aan bij ons zeer actieve Data Science Gilde waar de data scientists specialistische kennis met elkaar delen. Zo werken we efficiënt aan schaalbare oplossingen. De ambitie van het Gilde is om de beste in AI te worden. Het Gilde organiseert bijvoorbeeld hackathons om de nieuwste technieken te onderzoeken en te kijken of deze toepasbaar zijn in jouw projecten.

Je adviseert, gevraagd en ongevraagd, en rapporteert aan de manager Data & Analytics binnen Speciale Zaken.

Wat wij jou bieden

  • Een salaris tussen €4.092 en €5.846 per maand op basis van 36 uur, afhankelijk van jouw kennis en ervaring
  • 13de maand en vakantiegeld, maandelijks uitbetaald bij je salaris
  • 27 vakantiedagen bij een werkweek van 5 dagen (36 uur), en één diversiteitsdag
  • Een moderne pensioenregeling uitgevoerd door BeFrank
  • Volop training- en opleidingsmogelijkheden
  • NS Business Card 2e klas, waarmee je onbeperkt kunt reizen, ook privé. Reis je liever met eigen vervoer? Declareer dan je kilometers
  • Thuiswerkvergoedingen voor internet en een goede werkplek
  • Hybride werken

Je wordt onderdeel van een projectteam, wat betekent dat wij je binnen het project een baan aan kunnen bieden voor 1 tot 2 jaar. Daarna zullen wij gezamenlijk kijken waar en of je kunt landen binnen de NN-lijnorganisatie.

Wat je meebrengt

  • Een bachelor of master in Data Science, Econometrie, IT of een studie met een sterke Data Science component
  • Ervaring met het ontwikkelen van ML-applicaties in Python
  • Ervaring met (Azure) CI/CD-tools en Azure DevOps
  • Ervaring met Python, Git, SQL, Databricks
  • Praktische kennis van data verzameling, data transformatie, model beoordeling en model implementatie
  • Affiniteit met Cloud engineering
  • Affiniteit met het ontwikkelen van (Flask) API’s
  • Je presteert goed onder tijdsdruk en deelt graag je kennis met anderen. Je neemt de tijd om collega’s mee te nemen in jouw stappen en dingen uit te leggen. Je open houding en sterke communicatieve vaardigheden helpen hierbij.

Met wie je werkt

Wij hechten waarde aan de kennis en expertise die jij meebrengt. We geloven dat jouw inzet onze organisatie naar een hoger niveau kan tillen. Daarom maken we graag kennis met je.

NN Group is an international financial services company, active in 10 countries, with a strong presence in a number of European countries and Japan. Our roots lie in the Netherlands, with a rich history that stretches back 175 years. With our 16,000 employees, NN provides retirement services, pensions, insurance, reinsurance and banking to approximately 20 million customers. NN Group includes Nationale-Nederlanden, ABN AMRO Insurance, Movir, AZL, BeFrank, OHRA and Woonnu.

Verzekeringen
Den Haag
Actief in 10 landen
16.000 medewerkers
60% mannen - 40% vrouwen
Gemiddeld 40 jaar oud