PostNL is vastbesloten om de favoriete post- en pakketbezorger van Nederland te blijven. De inzet van data en software is daarbij fundamenteel. In een moderne engineering-cultuur werken multifunctionele teams samen aan een onderscheidende klantervaring. Data Engineer Mick de Rooij vertelt hoe de ambitie van PostNL aansluit op zijn eigen ontwikkeling.
Werken als Data Engineer bij PostNL is voor mij om meerdere redenen interessant: de technische aspecten in combinatie met de directe terugkoppeling of iets werkt of werkt niet. Door voortdurende feedback, analyse en aanpassing verbeteren we niet alleen continu onze data, maar ook onszelf.
Het werk is essentieel en veelzijdig. Als techneut heb je binnen een echte engineering-cultuur de mogelijkheid om in vrijheid uiteenlopende dingen te doen. Daardoor kun je heel veel leren. Om je vervolgens gericht te kunnen specialiseren of juist meer in de breedte te ontwikkelen.
Ik heb hier bijvoorbeeld meerdere programmeertalen geleerd, veel ervaring opgedaan met de diverse clouds, Agile-werken en met de kernactiviteiten van PostNL. Na een start als software-engineer ben ik bij PostNL meer de datakant opgegaan: datatransformaties en het bouwen aan de data-infrastructuur. Inmiddels ben ik binnen een multifunctionele omgeving ook klantgericht bezig.
Klantervaring
Ik werk inmiddels drie jaar bij PostNL, waarvan de eerste 22 maanden gedetacheerd via het in talentontwikkeling gespecialiseerde Calco. Als engineer was en ben ik onder meer betrokken bij het datalake: de omgeving waar alle gegevens vanuit onder meer marketing, logistiek en online in hun oorspronkelijke bestandsformaten worden verzameld.
Daarnaast werk ik intussen ook als Tech Lead voor het centraal consumentenbeeld, afgekort CCB. Hier wordt consumentendata uit het datalake beschikbaar gemaakt om modellen te maken en nieuwe toepassingen te creëren.
Dankzij het CCB leren we onze klanten op basis van geanonimiseerde profielen en historische gegevens veel beter kennen. Zo kunnen we de ontvangers van post en pakketten via al onze touchpoints beter informeren en via de app, website of chatbot suggesties doen voor een optimale bezorging.
Bezorgvoorkeuren
Wanneer bijvoorbeeld uit onze data blijkt dat een ontvanger tijdens de bezorging vaak niet thuis is, kunnen we hem of haar vragen om via de app of de website de bezorgvoorkeuren in te stellen. Daarmee maken we het voor alle betrokkenen gemakkelijker.
De data die na verwerking uit het CCB komt, plaatsen we vervolgens in een relationele database, met inbegrip van de juiste governance rond opslag, kwaliteit en privacy.
Op deze data kunnen we vervolgens weer nieuwe businessregels loslaten. Een volgende stap is deze informatie beschikbaar maken voor geoptimaliseerd klantcontact via de genoemde touchpoints. Als PostNL kunnen we zo over alle kanalen op een eenduidige en herkenbare manier met klanten communiceren.
Relevantie
Met deze verder verrijkte en steeds specifiekere data kunnen we onszelf en de dienstverlening continu verbeteren. Dataspecialisten staan daarmee aan de basis van innovatieve oplossingen die je terugziet in het straatbeeld en direct impact hebben op de consument en de business van onze zakelijke klanten. Zo blijven we economisch en maatschappelijk relevant.
Door als PostNL een duidelijke competentie te bouwen, hebben we alle data zelf onder controle. We zijn voor een optimale klantervaring dus niet langer afhankelijk van grote internationale cloud- en softwareleveranciers of andere partijen.
Alle vrijheid
Als Data Engineer sta je middenin deze dynamiek. Je werkt immers met data èn met software. Je hebt veel contact met data scientists en andere specialisten. Die multifunctionele insteek, de impact en de vrijheid waarmee we als individuen en als teams onze rollen en taken kunnen invullen, spreken mij erg aan.
Onze uitdagingen zijn complex, maar we zijn vrij om te experimenteren. Bijvoorbeeld met nieuwe services van AWS, met machine learning of een specifieke technologie. We zitten hier niet vast aan één datawarehouse, of één bepaalde oplossing van één leverancier. We ontwikkelen onze eigen kennis en kunde op software- en datagebied.
Zo ontstaat de beoogde engineering-cultuur waarbij we vanuit verschillende competenties samen nieuwe toepassingen maken. Met state-of-the art technologie en binnen multifunctionele teams, waarbinnen Engels steeds meer de voertaal is. Informeel, divers, vriendelijk, mensgericht, en met een goede balans tussen werk en privé.
Persoonlijke groei
Als PostNL zetten we de beweging naar een tech-gedreven organisatie onverminderd door. Mensen kunnen zich daarbij, net zoals ik zelf, blijven ontwikkelen en meegroeien met het bedrijf.
Veel aandacht gaat uit naar kennisoverdracht via het organiseren van hackathons, leertrajecten, competence centers en interne communities voor data en software. Bijvoorbeeld rond cloud of low-code, data science en data engineering. Dan praten we naast technische zaken over hoe we van elkaar kunnen leren en beter kunnen samenwerken.
De vrijheid om het werk naar eigen inzicht te kunnen initiëren, organiseren en uitvoeren binnen een relevante en technologie-gedreven omgeving is geheel in lijn met mijn persoonlijke drijfveren.