AI & data
Focus op modellen, evaluatie, transfer learning, deep learning en algoritmisch redeneren.
PythonMachine learningDeep learningTransfer learningCNNsForecastingModel evaluationML guardrailsPyTorchTensorFlowKerasScikit-learn
AI & Software Engineering Portfolio
Jens Mertens
Student Toegepaste Informatica, Major AI
AI-focused software developer met interesse in machine learning, deep learning, neural networks en optimalisatie.
Ik combineer een sterke software engineering basis met een groeiende specialisatie in AI. Mijn werk focust op modellen bouwen, algoritmes begrijpen en technische oplossingen maken die praktisch bruikbaar blijven.
Profiel in het kort
AI-focus met een brede softwarebasis.
Een compact overzicht van de onderdelen die recruiters en technische reviewers meestal eerst willen zien.
- Opleiding
- Major AI aan KdG · Afstuderen juni 2026
- EuroSAT
- 99,49% accuraatheid
- Game AI
- AI algorithms, MCTS, Minimax
- Optimalisatie
- Spring Boot + Timefold
- Ondernemerschap
- Sinds 2022 · Student-zelfstandige met ervaring in webdevelopment, SEO, performance en conversie-optimalisatie.
AI positionering
Een portfolio dat leest als een CV en subtiel aanvoelt als een AI-profiel.
De basis combineert duidelijke inhoud, rustige technische UI en data-gedreven componenten die de AI-focus zichtbaar maken zonder recruiter-readability te verliezen.
99,49%
Accuraatheid op de EuroSAT all-bands dataset, zorgvuldig geformuleerd zonder formele benchmarkclaim.
Sinds 2022
Student-zelfstandige met ervaring in webdevelopment, SEO, performance en conversie-optimalisatie.
11 gebouwd
Elf websites ontwikkeld voor echte noden, waarvan zes verkocht.
Timefold
Planningoptimalisatie voor thuisverpleging met Java Spring Boot en Timefold.
Intodata
8-weekse stage rond iPaaS, workflow automation, connectorontwikkeling en forecasting.
Competentiekaart
Interactieve competentiekaart.
Verken hoe mijn projecten, skills en technologieën met elkaar verbonden zijn.
Competentiekaart
Projecten, skills en technologie in verband.
Verken hoe mijn projecten, skills en technologieën met elkaar verbonden zijn.
15 onderdelen · 23 verbanden
Selecteer of versleep een onderdeel om details te bekijken. Gebruik Tab om tussen onderdelen te navigeren, Enter of Spatie om te selecteren en de pijltjestoetsen om een gefocust onderdeel te verplaatsen.
Onderdelen
- Kern
- Skill
- Project
- Ervaring
- Opleiding
- Tech
- Contact
Clusters
- AI & Machine Learning
- Projects
- Experience
- Software Engineering
- Education
- Web & Business
- Contact
Competentiekaart
Geen onderdeel geselecteerd
De kaart toont hoe Jens' AI-focus, opleiding, projecten, software engineering en ondernemerschap met elkaar samenhangen.
Startpunt: Jens Mertens
Het centrale onderdeel brengt de belangrijkste AI-projecten, technische skills en CV-onderdelen samen.
Project previews
AI, optimalisatie en software engineering in concrete projecten.
De projectdata is gestructureerd rond probleem, aanpak, tech stack, resultaat en leerwaarde, zodat recruiters en technische reviewers snel kunnen scannen.
Computer vision99,49% accuraatheid
EuroSAT Satellite Classification
Transfer learning voor satellietbeeldclassificatie met focus op hoge accuraatheid en reproduceerbare evaluatie.
- Aanpak
- CNN-architectuur ontwikkeld en transfer learning toegepast met preprocessing, modelvergelijking en evaluatie op de EuroSAT all-bands dataset.
- Resultaat
- Behaalde 99,49% accuraatheid op de EuroSAT all-bands dataset. Dit resultaat ligt boven het door mij gevonden literatuurresultaat, maar verdere publieke validatie is nodig voor een formele benchmarkclaim.
- Stack
- PythonPyTorchTensorFlowKeras
Game AI
Game AI met MCTS, Minimax en Expectimax
Implementatie, vergelijking en performantie-optimalisatie van beslissingsalgoritmes voor games en zoekproblemen.
- Aanpak
- MCTS, Minimax en Expectimax toegepast om gedrag, sterktes en trade-offs tussen algoritmes te vergelijken.
- Resultaat
- Een praktische basis om zoekstrategieën, heuristieken, game theory en real-time besluitvorming beter te begrijpen.
- Stack
- AI algorithmsMCTSMinimaxExpectimax
Deep learning
Custom CNN Development
Eigen convolutionele neural networks bouwen en verbeteren voor visuele classificatietaken.
- Aanpak
- Iteratief CNN-architecturen ontwerpen, trainen, valideren en verbeteren binnen een volledige ML-pipeline.
- Resultaat
- Betere grip op hoe convolutionele lagen, pooling, activaties en trainingkeuzes modelprestaties beïnvloeden.
- Stack
- PythonCNNDeep learningData preprocessing
Optimalisatie
Planningoptimalisatie voor thuisverpleging
Planningtool voor thuisverpleging met optimalisatie rond routes, beschikbaarheid en constraints.
- Aanpak
- Backendlogica in Java Spring Boot gecombineerd met Timefold voor constraint solving en optimalisatie.
- Resultaat
- Een technische basis voor automatisch gegenereerde planningen die meerdere operationele constraints meenemen.
- Stack
- JavaSpring BootTimefoldOptimization
Web & business11 gebouwd, 6 verkocht
Webdevelopment als student-zelfstandige
Websites bouwen, verbeteren en verkopen met aandacht voor performance, SEO en conversie.
- Aanpak
- Elf websites ontwikkeld met focus op structuur, vindbaarheid, laadtijd en conversiegerichte pagina's.
- Resultaat
- Elf websites ontwikkeld en zes verkocht, met praktijkervaring in klantnoden en oplevering.
- Stack
- JavaScriptReactHTML/CSSSEO
Automation & ML engineering8 weken stage
Intodata Stage: iPaaS, Automation & Forecasting
8-weekse stage rond iPaaS, workflow automation, connectorontwikkeling en Make Credits Forecasting.
- Aanpak
- Workflows gebouwd en vergeleken in Make en n8n, een make-app-gen concept mee uitgewerkt voor Make Custom Apps op basis van API-documentatie en een forecasting pipeline opgezet voor Make.com creditverbruik.
- Resultaat
- Compacte technische case met automatisatieflows, connectorarchitectuur, forecasting, modelvergelijking, guardrails en overdrachtsgerichte documentatie.
- Stack
- Make.comn8nSupabasePostgres
Skill clusters
De technische basis combineert AI, backend, frontend, databases en versiebeheer. De inhoud blijft data-gedreven zodat de competentiekaart en klassieke CV-secties consistent blijven.
AI & data
Focus op modellen, evaluatie, transfer learning, deep learning en algoritmisch redeneren.
PythonMachine learningDeep learningTransfer learningCNNsForecastingModel evaluationML guardrailsPyTorchTensorFlowKerasScikit-learn
Software engineering
Backend en applicatieontwikkeling met typed, onderhoudbare code.
JavaSpring BootC#.NETTypeScriptFastAPIAPI documentationConnector development
Web & frontend
Professionele websites met aandacht voor performance, SEO en conversie.
JavaScriptReactWordPressHTML/CSSTailwind CSS
Data & tooling
Praktische ervaring met databases, versiebeheer en teamgerichte workflows.
PostgreSQLMySQLSupabasedbtMake.comn8nNotion integrationsiPaaSWorkflow automationGitGitHubGitLab
Contact
Contact en professioneel profiel.
Stuur rechtstreeks een mail, bekijk LinkedIn of download de PDF-CV.
Jens Mertens
Toegepaste Informatica aan KdG, Major AI
Deze portfolio bevat directe contactgegevens, locatie, LinkedIn en een downloadbare CV.
Mail Jens