|

Hoor het van data trainee Daniël

Daniël is 26 jaar en begon bij Ormit Talent rond mei/juni 2021. Hij is dus al een tijdje onderweg met het ontwikkelprogramma en wij waren benieuwd hoe hij eigenlijk bij Ormit Talent terecht is gekomen en hoe het hem bevalt.

Waarom wilde je graag beginnen bij Ormit Talent?

‘Er zijn genoeg organisaties te vinden die een data traineeship aanbieden, maar Ormit Talent sprong er voor mij echt tussenuit. De ondersteuning op de technische kant vanuit Ortec sprak mij direct aan. Toen ik me verder inlas en erachter kwam dat er ook veel aandacht wordt besteed aan je softskills (peopleskills) werd ik al helemaal enthousiast. Dat is namelijk iets waar ik mezelf graag in wil ontwikkelen. Tijdens de sollicitatieprocedure leerde ik ook dat de locatie en de sfeer op kantoor erg fijn was. Je krijgt vrijheid en eigen initiatief wordt voelbaar gewaardeerd en zelfs toegejuicht.’

Wat is tot nu toe je indruk?

‘Bijkomend voordeel van Ormit Talent is dat je onder een bepaald label valt waardoor je sneller ergens binnenkomt. Je krijgt vertrouwen wat erg motiverend werkt om de handen uit de mouwen te steken, hierdoor werkt iedereen hard om te groeien op zowel persoonlijk als professioneel vlak. Naast het harde werken zorgt Ormit Talent voor verbinding tussen de trainees onderling waardoor het een hecht team is, waar echte vriendschappen ontstaan. Er worden uiteenlopende evenementen georganiseerd, van wintersportvakanties tot feestjes, maar ook maatschappelijk betrokken evenementen. Er heerst een open cultuur waardoor gesprekken dieper gaan dan alleen koetjes en kalfjes. Kortom: een inspirerende werkomgeving tussen like minded people waar ik mezelf thuis voel.’

Waar werk je nu en hoe ziet je werkdag eruit?

‘Momenteel werk ik vijf dagen in de week voor ASML. Maandag tot en met woensdag zit ik op kantoor en begint de week met een weekstart. We maken afspraken over de prioriteiten en plannen ook verder vooruit. Er zijn meetings over informatie verzamelen, gesprekken met stakeholders en we verwerken de informatie. We onderzoeken de mogelijkheden wat we met de informatie kunnen en optimaliseren zoveel mogelijk processen, wat gaat daarin goed en wat kan beter? Ondertussen zijn we ook bezig met Python te introduceren in de organisatie, nog niet te diepgaand, maar we proberen het al wel in te zetten waar het kan. In een omgeving waar Excel de norm is, kan je namelijk veel automatiseren met Python. Aan het eind van de week reflecteren we op wat we gedaan hebben en hoe dat is gegaan.

‘De gehele week ben ik ook bezig met vragen waar ik kan helpen en in welke rol. Ik voer gesprekken over verwachtingen en behoeftes afstemmen op elkaar. Zo kom ik achter concrete vragen die we aan de hand van data kunnen gaan oplossen. Tot nu toe is het erg softskills gericht en probeer ik een eigen visie te ontwikkelen op wat wel en niet nodig gaat zijn.’

Van wat voor soort opdrachten word je echt enthousiast?

‘Tot nu toe word ik erg blij van deze opdracht. De balans tussen de softe kant en de harde kant, tussen de mens en het technische, past goed bij me en is iets waarin ik me graag verder ontwikkel. Er zijn lange termijn doelen, maar ook op de korte termijn stuur ik aan op het behalen van doelen waarvan ik energie krijg. Ik vind het leuk om informatie om te zetten naar advies over wat er allemaal mee mogelijk is.’

En van wat voor soort opdrachten niet?

‘Ik heb een echte niet lullen, maar poetsen mentaliteit, dus ik houd niet van té veel praten en eindeloze meetings. Ik wil me niet bezig houden met politieke belangen of spelletjes, maar ik wil mijn werk uit kunnen voeren zonder dat ik daarin tegen word gehouden vanwege allerlei randzaken. Verder begin ik liever niet vanuit een te groot abstract geheel, maar ga ik direct concreet te werk. Ik heb een hekel aan tijdverspilling en heb liefde voor efficiëntie. Tegelijkertijd heb ik door Ormit Talent geleerd dat het ook belangrijk is om niet constant alles te serieus te nemen, maar ook plezier te hebben in wat je doet. Daardoor is het voor mij belangrijker geworden om op persoonlijk vlak goed met elkaar overweg te kunnen en vind ik dat daar ook energie in moet worden gestoken. Want aan het einde van de rit leidt dat ook tot betere resultaten.’

Wat ga je doen na je data traineeship?

‘Op welverdiende vakantie! Daarna begin ik aan de rest van mijn carrière, een baan bij Spotify of CRISP lijkt me heel gaaf. Wie weet verleng ik mijn bestaan bij Ormit Talent wel hoor, je weet natuurlijk nooit wat er nog kan gebeuren. Maar momenteel denk ik liever mijn eigen pad te kiezen en aan de weg te timmeren.’

In wat voor rol zie jij jezelf werken?

‘CRISP is een online supermarkt die zich focust op de kwaliteit en eerlijke manier van eten verkopen. Ik heb altijd al een passie gehad voor eten en lekker koken, daarom voel ik me erg begaan met het bedrijf zelf. Daarnaast is het een jong bedrijf dat datagedreven is en is het een organisatie zonder hiërarchie waar ik me graag achter schaar. Als kers op de taart heeft het sustainability hoog in het vaandel en in de wereld van vandaag is dat een erg belangrijk punt voor mij.’

‘Ik zie mezelf accelereren in een rol als analytics translator. Zo kan ik als schakel werken tussen de business kant en de technische kant. Door Ormit Talent heb ik ondervonden dat ik alleen de technische kant niet leuk genoeg vind en heb ik geleerd wat wel bij me past.’

Waarom Ormit Talent?

In elk bedrijf worden er dagelijks meerdere belangrijke beslissingen genomen. Doordat het leven zich tegenwoordig zoveel online afspeelt, is er een enorme hoeveelheid aan data beschikbaar om zulke beslissingen op te baseren. De vraag is alleen, hoe doe je dat? Met een Talent natuurlijk!

Meer weten over de inzet van talent? Lees ook eens deze blogs!

De opkomst van de Analytics Translator

Data is goud waard en wie er niet in investeert, loopt achter. Elk bedrijf verzamelt tegenwoordig ontelbaar veel data, waarmee brede databases worden opgebouwd. Maar dan?

Hoor het van data trainee Dalí

Dalí is 27 jaar en begon bij Ormit Talent eind april 2021. Hij is dus al een tijdje onderweg met het ontwikkelprogramma en wij waren benieuwd hoe hij eigenlijk bij Ormit Talent terecht is gekomen en hoe het hem bevalt.

10 redenen waarom data science studenten geen keuze kunnen maken

Elke dag kan gevuld zijn met besluiteloosheid. Terwijl er mensen zijn die nergens een beslissing over lijken te kunnen nemen, zijn er anderen die geen eenvoudige beslissing nemen over wat ze moeten dragen. In dit artikel beschrijven we tien redenen waarom je geen keuze kunt maken en misschien merk je dan dat het nemen van beslissingen een beetje makkelijker wordt.