Dentro de mi trabajo, me gusta investigar problemas de manera creativa. Debido a mi interés en datos cuantitativos, esto implica frecuentemente idear una solución, generalmente técnica o práctica, para recopilar y/o analizar información. Sin embargo, la contextualización sigue siendo de gran importancia. Como investigador, he acumulado experiencia en varios ámbitos, como investigaciones en telecomunicaciones para el Ministerio de Asuntos Económicos, así como investigaciones laborales para los Topsectoren. En mis investigaciones, trabajo con una amplia gama de fuentes de datos, incluidos datos GIS (geográficos), Microdatos del CBS, datos de grafos (como bibliometría) y tanto datos estructurados como no estructurados (textuales). Utilizando Python y bases de datos (SQL), aplico diversas técnicas para responder preguntas. Algunos ejemplos incluyen análisis GIS, recopilación/procesamiento automatizado de datos y creación de paneles de control. Con el tiempo, también he incorporado el uso de IA, como el uso de LLM's (modelos de lenguaje extenso) en web scraping, enriquecimiento de datos y obtención de información a partir de grandes cantidades de datos textuales. Esto me ha permitido adquirir conocimientos sobre el contenido contextual en investigaciones, así como sobre el uso y las posibilidades de los datos (análisis) en ellas. Obtuve una licenciatura en Innovación Sostenible y completé una maestría en Ciencias de la Innovación en la Universidad Técnica de Eindhoven, con un semestre en la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU). Tras mi tesis sobre la implementación de conexiones de fibra de vidrio en los Países Bajos, continué trabajando en Dialogic. Aparte del trabajo, disfruto pasando tiempo con Raspberry Pi, automatización (doméstica) y aplicaciones de modelos de IA. La tecnología y los datos tienen también un lugar en mi tiempo libre.