Ben jij op zoek naar een leuke en leerzame stage? Wie weet is deze stage bij NS iets voor jou. Op verschillende afdelingen zoeken we enthousiaste meewerk stagiaires om ons team te versterken.
“Bij het innovatieplatform word je echt opgenomen in het team en krijg je veel vrijheid om je stage deels zelf vorm te geven. Door initiatief te nemen kan je van grote meerwaarde zijn.“ – Stijn van den Brand, collega bij het innovatieplatform.
NS is al bezig met een aantal interessante projecten waarin met AI wordt gewerkt. En we hebben als doel om de mogelijkheden van deze technologie nog verder te verkennen. NS kent meerdere, heel verschillende bedrijfsonderdelen waar deze behoefte bestaat. Momenteel werken we vanuit het innovatieplatform met zo’n 6 Master AI studenten, en dit willen we heel graag door zetten.
Voor deze verkenningen zijn er dus meerdere mogelijkheden om in een stage of met een research-opdracht / scriptie te werken aan AI vraagstukken.
Elk van onderstaande opdrachten zijn groot genoeg voor 1 Master AI student om aan te werken. Bij interesse bepalen we in onderling overleg (jij, wij als innovatieplatform en de afdeling waarvoor je gaat werken) welke opdracht het beste past.
Deze lijst zal in de loop van deze maanden nog worden aangevuld met nog een aantal extra opdrachten.
1 – Een slimme prijskalender
Om klanten online makkelijk de goedkoopste prijs van een internationaal treinkaartje te laten vinden, heeft NS International een prijskalender ontwikkeld. In deze kalender zie je in één oogopslag per dag en per maand de goedkoopste prijs voor een gekozen traject. Omdat wij binnen heel Europa treinreizen verkopen, moeten wij de prijzen ophalen bij Europese partners zoals Thalys of Deutsche Bahn. Zo’n prijs ophalen kost geld, en dat willen we dus zo min mogelijk doen. Op dit moment wordt de prijskalender gevuld met eerdere opgevraagde prijzen van klanten, maar daardoor kunnen we voor veel trajecten geen of enkel verouderde prijzen tonen. Door middel van AI/data science-modellen hopen we ontbrekende prijzen veel beter te kunnen inschatten. Hiermee kunnen we én onze klanten beter servicen én besparen we zelf kosten.
2 – Online Next Best Action Model
Op de website van NS International ontvangen we jaarlijks miljoenen bezoekers. Op basis van gedrag op de website zouden we graag modelmatig willen voorspellen wat hun behoeftes en wensen zijn, om daar vervolgens zo goed mogelijk op in te springen. Is iemand op zoek naar een treinticket? Wil iemand reisinformatie? Of bezoekt iemand ons voor inspirerende informatie over mogelijke bestemmingen? In alle gevallen is het waardevol voor ons om het motief zo snel mogelijk te weten, zodat we zo relevante mogelijke content kunnen tonen.
3 – Tijdig afwijkingen in de materieeltechniek onderkennen bij een rit over de HSL.
De HSL is mede door de haast die er was na de Fyra een complex product geworden, in de combi van trein en infra.
Welke combi van factoren kan voorspellen dat er iets kan gaan gebeuren, en ook: wat er waarschijnlijk is gebeurd (in de analyse, zodat herstel sneller kan geschieden). Op de hoge snelheidslijn (HSL) van NS rijdt een complex product met veel digitale technologie.Die complexiteit lijdt er té vaak toe dat er vertraging optreedt of zelfs reizigers stranden.Om deze ongewenste effecten tijdig te onderkennen willen we de realtime monitoring (RTM) functionaliteit van de TRAXX-locomotieven nog beter benutten. Elke TRAXX zendt elke sec bijna 10.000 sensor- en statuswaarden naar onze big-data-analyse-omgeving. Deze data willen we middels AI-technieken gaan benutten om een standaard ‘happy-flow’ HSL-rit te formuleren waarbij alles gaat zoals het hoort. Van de relevante onderliggende sensor- en statusdata weten we dan in welke bandbreedte die zich dan begeeft. De AI-technologie moet dan aangeven wanneer zich een afwijking van deze norm voordoet waarvan we vervolgens moeten leren en bepalen welke afwijking tot vertraging of stranding leidt.Deze methode moet ons in staat stellen om voor de TRAXX-locomotieven op de HSL tijdig te onderkennen wanneer zich een probleem dreigt voor te doen. Tevens moet deze methode toepasbaar worden voor andere materieeltypen.
4 – Lokalisatie en bepaling aanwezigheid assets op stations
We hebben niet altijd inzicht wat er op de stations aan assets aanwezig is. In deze opdraxht gaat het er om de objecten op een station in kaart brengen: waar staan poortjes, prullenbakken enzovoort.
5 – De toekomst van mobiliteit: persoonlijk plannen en mobility-as-a-service
De ambitie van NS is om van een treinbedrijf steeds meer een breed mobiliteitsbedrijf te worden. Dit betekent dat we een belangrijke rol willen gaan spelen in mobility-as-a-service; mobiliteit op maat voor iedere reiziger en voor iedere reis. Een belangrijke stap hierin is het plannen van een reis waarbij je een goede afweging wilt maken tussen verschillende vormen van mobiliteit (denk aan: (deel)fiets, (deel)scooter, bus/tram/metro/trein, maar ook in combinatie met een stuk met de auto). Om goed te kunnen voorzien in die planbehoefte van reizigers willen we gaan experimenteren met persoonlijk plannen en het leren van persoonlijke voorkeuren binnen onze multimodale reisplanner. Wat vindt deze reiziger een acceptabele afstand om te lopen? Wat kunnen we leren uit eerder geplande reizen? En hoe verandert dit bijvoorbeeld als het weer verandert?
6 – Voorspellen of reis zakelijk of privé was zodat reiziger niet hoeft ‘aan te vinken’
Voor reizigers (zakelijk of forens) die één ov-chipkaart gebruiken om zowel zakelijke als privé te reizen is het een behoorlijk gedoe om declaraties te doen. Werkgevers willen privé reizen bij een NS-business card (kaart door de werkgever aangeboden aan de werknemer) doorbelasten aan de werknemer, maar hoe weet je nou welke reizen privé zijn geweest? Kunnen we bij dit type reizigers slim voorspellen welke reizen hoogstwaarschijnlijk zakelijk zijn geweest en welke privé zodat we zowel reizigers als werkgevers hiermee kunnen ontlasten?
7 – Testaanpak voor AI oplossingen
Binnen de IT zijn er aanpakken ontwikkeld om software goed te kunnen testen, zoals bijvoorbeeld TMap. Hoe verhoudt het testen van AI zich tot zo’n aanpak, waar moeten we met het testen van AI aan denken? Is het testen van AI anders dan ‘gewone’ software en zo ja, waar zitten de verschillen en hoe bouwen we een goede testaanpak van AI op?
We hopen natuurlijk dat we elkaar binnenkort weer op kantoor kunnen treffen. Dan zien we je op het hoofdkantoor van NS, op loopafstand van station Utrecht Centraal. Je komt te werken op de afdeling innovatieplatform. Hier wordt de cultuur van innoveren binnen NS tot stand gebracht. Met 3 onderdelen: innovatieportaal, innovatiefabriek (inspireren, leren en creëren) en innovatie communities (op basis van 9 innovatieve technologieën als AI, RPA, block chain, low coding e.d.) wordt er ook gewerkt aan concrete innovatie met innovatieve technologieën. Waarbij er contacten zijn in de hele organisatie, binnen zowel IT als business.
Stage lopen bij NS betekent theorie en kennis direct toepassen in de praktijk, stappen zetten in je persoonlijke ontwikkeling en grenzen verleggen waarbij je vanuit NS goede begeleiding krijgt. Maar er is meer. Zo krijg je als stagiair(e):
Solliciteren naar deze stage
En? Ben je enthousiast geworden?
Solliciteer direct via de sollicitatiebutton. Binnen enkele minuten ontvang je een automatische sollicitatiebevestiging. Wij laten je zo snel mogelijk, maar uiterlijk binnen twee weken weten of we je uitnodigen voor een gesprek.
Nog vragen? Neem contact op met Joukje Wester van de stagedesk via 088-6713633 of mail naar
stagedesk@ns.nl
.Goed om te weten:
hier
wat je kunt verwachten.Vul in waar je vergelijkbare vacatures zoekt en vergeet je e-mailadres niet!
We heten wel YoungCapital, maar iedereen is even welkom. Ook als je al wat meer ervaring hebt. Meer weten? Check onze FAQ.
