Ik heb technische wiskunde gestudeerd in Delft. Ik vond het best lastig om een studie uit te kiezen uit alle mogelijkheden die er zijn, maar achteraf was dit een schot is in de roos. Eerst heb ik nagedacht over geneeskunde. Uiteindelijk koos ik niet voor deze studie, omdat je veel theorie uit je hoofd moet leren. Dat past niet zo goed bij mij, ik houd meer van logisch redeneren en dingen tot op het diepste niveau begrijpen. Uiteindelijk koos ik voor wiskunde, omdat je daar juist wordt aangemoedigd om dingen écht te begrijpen, het stellen van honderden “waarom”-vragen, net zo lang tot je antwoorden hebt. Daarnaast vond ik het gewoon één van de leukste vakken op de middelbare school. Ik had ook goede docenten die mij inspireerden en – niet onbelangrijk – ik was er best wel goed in.
Achteraf was niet de studie, maar de stad mijn beste beslissing. Delft is een superleuke stad, relatief klein, waar heel veel studenten wonen. Dat geeft een hele leuke sfeer waar ik enorm van heb genoten, je komt overal medestudenten tegen en er is altijd wel iets gaande. Daarnaast is Delft een echte ‘maakstad’, een plek waar mensen graag de handen uit de mouwen steken en aan projecten werken om problemen op te lossen. Wat Delft daarnaast bijzonder maakt, is dat er voor iedereen plek is. Mensen die op de middelbare school nog als nerd werden “weggezet”, zijn hier helden en kunnen hier hun passie volgen.
Ik werk nu al bijna acht jaar voor hetzelfde bedrijf, en dat was ook mijn eerste baan na mijn studie. Dat is best bijzonder, omdat je vaak ziet dat mensen na een paar jaar van werkplek veranderen, soms zelfs meerdere keren. Ik heb het dan ook erg naar mijn zin!
Ik ben begonnen bij het bedrijf MIcompany, dat zich bezighoudt met het helpen van andere bedrijven en organisaties om waardevolle inzichten te halen uit hun data. We gebruiken data en AI (artificial intelligence) om problemen op te lossen en de prestaties van bedrijven te verbeteren. Het was acht jaar geleden nog vrij ongebruikelijk omdat big data en AI nog niet zo prominent aanwezig waren als nu. Maar mijn bedrijf was daar toen al actief mee bezig, al was ons werk toen heel anders dan nu.
Ik besloot te solliciteren bij dit bedrijf, omdat ik mijn passie voor wiskunde wilde toepassen in mijn werk. Ik wilde graag wiskunde in de praktijk brengen om échte problemen op te lossen en daar ook het resultaat van zien. Een belangrijke reden waarom ik voor dit bedrijf koos, was de geweldige sfeer en de mensen. Het bedrijf trok voornamelijk pas afgestudeerden aan, en iedereen is ambitieus en wil elkaar graag helpen. We zijn niet alleen collega's, maar ook vrienden die veel leuke dingen samen doen.Ik heb de kans gehad om door te groeien en heb mijn rol steeds meer zien verschuiven van wiskundige berekeningen naar meer leiding geven. Nu stuur ik teams aan en werk ik nauw samen met klanten om oplossingen te ontwerpen en te implementeren.
Mijn huidige functie heeft de titel "Principal Data en AI," en in feite houdt dit in dat ik verantwoordelijk ben voor het werk dat we doen bij één van de grote klanten waarmee we werken. Dit zijn klanten waarvoor we aanzienlijke teams inzetten, meestal bestaande uit 10 tot 20 mensen. Ik ga samen met een klant op zoek naar welk probleem we precies moeten oplossen en ik zorg voor het samenstellen van het juiste team en het begeleiden van de projecten.
Hoewel je mijn rol wellicht kunt vergelijken met die van een manager, gaat mijn verantwoordelijkheid verder dan alleen het leiden van mensen en processen. Een groot gedeelte van mijn tijd besteed ik aan de inhoudelijke aspecten van onze projecten en ben ik verantwoordelijk voor het ontwerpen van de oplossingen die we bouwen. Dus ik ben ook nog steeds betrokken bij de wiskundige aspecten van het werk, inhoudelijk leiderschap noemen wij dat!
Een mooi voorbeeld is een project dat we voor een leasemaatschappij hebben gedaan. Zo’n bedrijf koopt op grote schaal nieuwe auto’s en least deze auto’s aan mensen die een auto nodig hebben voor hun werk. Na vier jaar lopen de leasecontracten af en worden de auto’s weer ingeleverd. De leasemaatschappij verkoopt deze auto’s vervolgens weer op de tweedehandsmarkt. Omdat het om veel auto’s tegelijkertijd gaat, is de uitdaging om voor al deze auto’s snel de juiste verkoopprijs te bepalen.
En dat is vrij complex omdat het van veel variabelen afhangt. Denk aan het aantal gereden kilometers, eventuele schade, geïnstalleerde opties maar ook de huidige vraag op de markt naar tweedehands auto’s. Een verkeerde prijs kan leiden tot onverkochte auto's of minder winst voor de leasemaatschappij. Voorheen werd dit werk met de hand gedaan door experts die de prijzen vaststellen door te zoeken naar vergelijkbare auto's op internet en gebruik te maken van de expertise die ze hebben opgebouwd. Doordat de leasemaatschappij steeds meer auto’s moest gaan verkopen, werd aan ons gevraagd of de prijs van de auto’s niet automatisch door een AI-model kon worden bepaald en de experts zich konden richten op bijzondere auto’s waarbij het bepalen van de prijs écht menselijke input nodig heeft.
We hebben een geavanceerd algoritme ontwikkeld dat gebruikmaakt van verkoopdata uit het verleden om de optimale prijs te bepalen. Dit algoritme paste wiskunde toe op factoren zoals het model, leeftijd, kilometerstand en schade om een nauwkeurige prijs vast te stellen. Daarnaast konden we ook met dit model een voorspelling maken over hoe snel een auto verkocht zou gaan worden. Wat ontzettend gaaf aan dit soort wiskundige algoritmes is, is dat het algoritme in staat was om patronen in de gegevens te ontdekken die voorheen onopgemerkt bleven door de experts. Zo leerde het algoritme bijvoorbeeld dat voor bepaalde autotypen het bouwjaar van groter belang was dan voor andere en precies in welke mate dat het geval was. Het werd nu ook makkelijker om voor andere mensen de prijs van hun tweedehands auto te bepalen en deze vervolgens te verkopen. Het was namelijk niet meer nodig om steeds experts in te huren voor het bepalen van de prijs. Dus naast een betere prijsstelling kon de leasemaatschappij nu ook gemakkelijker auto’s van andere verkopers aanbieden op hun platform.
Absoluut, wiskunde is een essentieel onderdeel van mijn werk. Bij elke opdracht die we aannemen en ieder probleem dat we aanpakken, draait het om het vinden van de juiste wiskunde (algoritme of model) en de benodigde gegevens (data) om het vraagstuk op te lossen. Stel je voor dat een bedrijf een vraag heeft, zoals hoeveel producten ze moeten maken of hoe ze de juiste prijs van auto’s moeten voorspellen. Mijn taak is om de wiskunde achter dat vraagstuk te begrijpen. Wiskunde kun je zien als een gereedschapskist vol met tools waarmee ik het probleem kan aanpakken.
Dan zou mijn vakgebied niet meer bestaan. Om even terug te komen op het voorbeeld van de leasauto’s: stel je wilt het gemiddelde berekenen van de kilometerstanden van alle auto’s. Hoe ga je dat zonder wiskunde doen? Daar houdt het al op. Stel je voor dat we allemaal gegevens hebben over auto's, zoals hun leeftijd, prijs en hoe lang het duurde voordat ze werden verkocht. Als er geen wiskunde zou zijn, dan zou iemand al die gegevens handmatig moeten bekijken en proberen te begrijpen wat er aan de hand is. Zonder wiskunde zouden we geen gestructureerde manier hebben om het probleem te begrijpen en de juiste verbanden te leggen.
Absoluut, ja! Ik denk dat het een veelzijdige studie is met veel toepassingen. Maar als je van wiskunde houdt, zijn er naast wiskunde veel studies waarin wiskunde een grote rol speelt. In Delft hebben bijna alle studies een sterke wiskundige component. Het belangrijkste is om iets te kiezen waar je enthousiast van wordt, volg dus je gevoel! Ga voor iets waar je passie ligt, en wees niet bang om van richting te veranderen als je merkt dat iets anders beter bij je past. Je zult ontdekken dat het denken op een wiskundige of natuurkundige manier je overal kan brengen. Er zijn collega's van mij die vliegtuigbouwkunde of ruimtevaarttechniek hebben gestudeerd, maar uiteindelijk op een soortgelijke plek als ik terecht zijn gekomen.
Jazeker. Op de middelbare school twijfelde ik of ik wiskunde moest gaan studeren omdat ik niet goed kon overzien wat voor mogelijkheden wiskunde je in de toekomst biedt. Nu besef ik dat die mogelijkheden werkelijk eindeloos zijn. Denk alleen al aan het gebied van data-analyse en AI. Bijna elk groot bedrijf in Nederland heeft mensen in dienst die werken met data, en een wiskundige achtergrond kan daarbij enorm van pas komen. Maar je kunt ook, zoals ik, meer de kant van het leidinggeven opgaan. Ook in die rol is het belangrijk dat je genoeg wiskundige kennis hebt: je moet namelijk projecten aansturen waar wiskunde een grote rol in speelt. Laat je dus vooral niet tegenhouden door mogelijke zorgen over toekomstige carrièremogelijkheden!
