Gerben Tempelman

Data Scientist

Gerben Tempelman (25), Data Scientist binnen het Data Science team (onderdeel van de afdeling Marketing & Communicatie)

Als Data Scientist is Gerben binnen PGGM’s Pensioenbeheer het aanspreekpunt op het gebied van Machine Learning, Text Mining en andere data analyse technieken. Hij analyseert data over deelnemers en werkgevers die zijn aangesloten bij een van onze aangesloten pensioenfondsen. Gerben lost praktische vraagstukken op en maakt datavoorspelmodellen om de business units binnen PGGM te ondersteunen met data gedreven besluitvorming.

​Hoe kwam je bij PGGM terecht?
“Na mijn universitaire studie Marketing Intelligence volgde ik een ontwikkelprogramma van zes weken bij de Talent Academy van Cmotions. De bedoeling was dat ik na die zes weken werd gedetacheerd bij een van hun partnerbedrijven. Mijn voorkeur ging uit naar PGGM als een van hun partners. Waarom? Ik wilde graag enerzijds data-analyses uitvoeren en anderzijds persoonlijk contact hebben met de business. Waar het bij andere organisaties vaak een kwestie was van het een of het ander, was dit bij PGGM te combineren in één functie. Omdat de samenwerking van beide kanten goed beviel werd mij na een jaar gevraagd of ik vast bij PGGM wilde komen werken. Ik kreeg veel vrijheid om mooie dingen te doen, dus de keuze om hier te blijven was snel gemaakt.”

Hoe ziet een normale werkdag er voor jou uit?
“Mijn werkdag is heel afwisselend. We werken op basis van een Agile werkmethode. Kenmerkend aan Agile is de flexibele manier van werken in kleine teams en korte sprints. Mijn team bestaat momenteel uit een programmamanager, een Agile-coach, en drie Data Scientists. Binnen het team beginnen wij de dag met een stand-up: met behulp van een scrumbord nemen wij de status van de projecten door en bespreken wij wat wij die dag of week gaan doen. Wat ik daarna doe verschilt per dag. Mijn analyse-werkzaamheden bestaan uit data ontsluiten, samenvoegen, transformeren, visualiseren, en het bouwen van voorspelmodellen. Zo bouwen wij modellen om te voorspellen of pensioendeelnemers een verhoogde kans hebben op arbeidsongeschiktheid, of proberen wij met Machine Learning te achterhalen welke werkgevers aangesloten zouden moeten zijn bij het pensioenfonds. Naast de analyse-werkzaamheden zit ik binnen Pensioenbeheer veel met de business, oftewel de interne stakeholders om tafel. In deze vergaderingen neem ik een intake af, spreek ik de status van een project door of lever ik de projectresultaten op aan de hand van een demo.”

Wat vind je het leukste aan je functie?
“De balans en vrijheid om enerzijds contact met de business te hebben en anderzijds data-analyses uit te voeren vind ik het leukst. In mijn rol wordt ik van A-tot-Z betrokken bij de Data Science projecten. Gedurende een project komen wij als team vaak tot creatieve oplossingen door regelmatig met elkaar te sparren. Het begint met een intake waarin je het praktische probleem bij de business ophaalt. Daarna komt de analyse-fase waarin je de analyse ook zelf uitvoert. Als laatste stap lever je de resultaten op en deel je deze met de business. Waar dit traject bij andere organisaties soms gescheiden is, ben je bij PGGM niet alleen een data analist, maar een probleemoplosser die mensen vooruithelpt.”

Hoe ervaar je de bedrijfscultuur van PGGM?
“PGGM heeft mij in positieve zin verrast. In eerste instantie dacht ik: een grote financiële organisatie die zich bezighoudt met pensioenen, dat klinkt een beetje log. Maar ik heb mij verwonderd over de dynamiek van het bedrijf en de ruimte die wordt gegeven aan innovatieve initiatieven. Naast ons Team Data Science zijn er verschillende andere teams die PGGM verder professionaliseren op het gebied van data, zoals Process Mining, Robotisering, het Datalab, het Corporate Datamanagement Office. Allemaal zijn zij met gave dingen bezig binnen hun eigen kennis- en werkgebied. Ook het feit dat PGGM vooruitstrevend is met Agile werken is een teken dat PGGM zich voorbereidt op de toekomst. De werkvloer vult zich met een prettige en informele sfeer, en met leuke en daadkrachtige collega’s. Op het moment dat iets niet werkt of als we de verkeerde kant op gaan, hebben we ook het vermogen om te zeggen: we gaan het helemaal anders doen. Verder is het zeker een omgeving waarin jij jezelf kunt ontwikkelen, iets wat ik zelf heel belangrijk vind.”