ICT-expert ondersteuning statistische analyses VPO – departement Omgeving

h3ICT-expert ondersteuning statistische analyses VPO – departement Omgeving /h3h3ICT-expert ondersteuning statistische analyses VPO – departement Omgeving /h3pHet departement Omgeving en de afdeling VPO beschikken over meerdere datasets die de afgelopen jaren werden samengesteld maar niet systematisch werden geanalyseerd. Voorbeelden van deze datasets en mogelijke analyses zijn: /pullibKoolstofmonitoringnetwerk: /b Om te weten hoeveel koolstof er in de Vlaamse bodems zit, heeft het Departement Omgeving in juli 2021 een bodemkoolstofmonitoringsmeetnet opgestart. Over een periode van 10 jaar zullen bodems onder alle landgebruiken inclusief bodems in waterrijke gebieden en (half-)natuurlijke graslanden en bodems beheerd door overheden, lokale besturen en burgers bemonsterd worden. Ondertussen heeft Cmon 2 werkjaren achter de rug en kan stilaan gedacht worden om de eerste data voor te stellen en grondiger te analyseren. Dit alles zorgt ervoor dat de resultaten op termijn bruikbaar zijn om de LULUCF-rapporteringen en prognoses bij te sturen m.a.w. te kunnen onderbouwen of bv. landbouwbodems of residentieel gebied koolstof opslaan of verliezen. /lilibVerharding: /b In 2022 werd een nieuwe methode ontwikkeld die automatisch een jaarlijkse bodemafdekkingskaart (JaarBAK) genereert. Deze kaart combineert administratief gekende bodemafdekking uit het GRB met gemodelleerde bodemafdekking o.b.v. middenschalige winterluchtopnames. Op deze manier wordt meer verharding gevat op een nauwkeurigere manier en aan een hogere frequentie dan tot nog toe het geval was. Deze nieuwe methode heeft ondertussen zijn nut bewezen maar we stellen vast dat de methode nog moet geoptimaliseerd worden. Zo blijkt nu waarschijnlijk dat we jaarlijks ons model toch minimaal zullen moeten opnieuw trainen. /lilibRuimtegebruik in Vlaanderen: /b Het ruimtegebruik per hectarecel in 2013, 2016, 2019 en 2022 kan ruimtelijk worden geanalyseerd. Er worden evoluties waargenomen, maar zijn deze evoluties statistisch betrouwbaar? Afgelopen jaren is hier veel ervaring opgebouwd, maar blijven moeilijkheden bestaan met het detecteren van ‘verandering’. /lilibVergunningen: /b Afgelopen 6 jaar ontving het departement zo’n 80.000 vergunningen per jaar via het omgevingsloket. De basisrapportage omtrent aantallen vergunningen is onder controle, maar er zijn steeds meer inhoudelijke vragen. Er wordt gezocht naar analyses over projecten en hun geografische clustering, en naar opvallende trends in de massa aan informatie, zoals afwijkingen in aanvragen per type of regio. /lilibVeenkaart: /b Afgelopen jaar werd via een externe studieopdracht met AI een allereerste gebiedsdekkende veenkaart voor Vlaanderen gemaakt. Deze kaart heeft nog niet het gewenste nauwkeurigheidsniveau. Met statistische interpolatietechnieken kan hier een kwaliteitssprong gemaakt worden. /li /ulpDe bedoeling is om de komende jaren de interne expertise voor het (statistisch) analyseren van datasets verder uit te bouwen. Er wordt een belangrijke focus gelegd op kennisoverdracht. De externe expert voert analyses uit, licht deze toe en werkt samen met een beperkte groep medewerkers (10 tot 20 personen) om hen te trainen zodat zij op termijn autonoom gelijkaardige analyses kunnen uitvoeren. De externe consultant helpt ook bij het opzetten en uitvoeren van kwaliteitscontrole op gepubliceerde data en documenten en ondersteunt bij analyses voor Omgevingsrapportage. /ppIn 2025 wordt een proefproject gepland om de mogelijkheden van Natural Language Processing (NLP) te verkennen voor de geautomatiseerde verwerking van vergunningbeslissingen uit het Omgevingsloket, met focus op het extraheren, categoriseren en interpreteren van voorwaarden en lasten uit ongestructureerde PDF-documenten. Dit proefproject dient als opstap naar bredere inzet binnen de organisatie, waarbij kennisoverdracht een belangrijke pijler vormt. /ph3Vaardigheden /h3ulliAantoonbare ervaring in de publieke sector (must have) /liliAantoonbare ervaring met het geven van opleidingen (minimaal 3 jaar, must have) /liliAantoonbare ervaring met R (minimaal 10 jaar, must have) /liliAantoonbare ervaring met statistische software pakketten (minimaal 10 jaar, must have) /liliAantoonbare ervaring met de technologie in kwestie of een gelijkaardige technologie (minimaal 10 jaar, must have) /liliAantoonbare ervaring binnen de publieke sector (should have) /liliAantoonbare ervaring met datamining en outlier detection (minimaal 10 jaar, should have) /liliAantoonbare ervaring met datavisualisatie (in R Markdown) (should have) /liliHogere opleiding (Master of Bachelor) met technische/engineering achtergrond of gelijkwaardig door ervaring met ICT-technologie waarvoor expertise gevraagd wordt (should have) /liliAantoonbare ervaring met neurale netwerken (nice to have) /li /ulpDe externe analist wordt verwacht één à twee dagen per week in Brussel aanwezig te zijn of via Teams bereikbaar en beschikbaar. De werktijd wordt verdeeld tussen eigen analyses, toelichtinge