Wanneer Jeremy Arancio (of eigenlijk, Dr. Jeremy Arancio) vertelt dat hij vroeger als werktuigbouwkundige in fabrieken werkte, denk je niet meteen aan geavanceerde AI en machine learning. Maar Jeremy's verhaal laat zien hoe freelancers op Malt succesvolle, langdurige carrières opbouwen door technische expertise te combineren met menselijk contact.
Hij heeft inmiddels een duurzame en zeer bevredigende carrière opgebouwd als machine learning expert, waarbij hij statistische kennis combineert met doordachte stakeholderbetrokkenheid en een passie voor het oplossen van problemen.
Jeremy kwam niet toevallig in het freelancen terecht: hij stortte zich er vol overtuiging in, gedreven door een verlangen naar vrijheid. Na het afronden van zijn promotie in de natuurkunde (specifiek in warmteoverdracht in de voedingsindustrie) realiseerde hij zich dat de enige beschikbare banen in "afgelegen industriesteden in Duitsland waren; het soort plaatsen waar de fabriek de hele stad is," zegt hij met een lichte glimlach. Jeremy wist dat hij meer autonomie en flexibiliteit wilde, dus ging hij op zoek naar zijn ware roeping.
Zijn liefde voor copywriting, public speaking en coaching kwamen als eerste in hem op als mogelijke freelance paden. Maar Jeremy ontdekte dat hij nog meer vaardigheden had om op voort te bouwen, en kwam uiteindelijk uit bij machine learning (ML). "Als gepromoveerde had ik een goede beheersing van statistiek en analytisch denken. Machine learning voelde als een natuurlijke volgende stap." Hij stelde zichzelf een duidelijk doel: binnen een jaar freelance machine learning expert worden. Met al zijn spaargeld en een enkele reis naar Boedapest, leerde Jeremy zichzelf ML vanaf de basis.
Freelancestrategieën die vertrouwen opbouwen
Jeremy's aanpak van freelancen is niet alleen technisch, maar ook educatief. "De meeste van mijn opdrachtgevers zijn niet technisch," zegt hij. "Dus de helft van mijn werk is het bouwen van iets, en de andere helft is uitleggen waarom het belangrijk is en wat het precies doet."
Om die kloof te overbruggen, schrijft Jeremy. Veel. Dagelijkse projectrapporten, Medium-artikelen, thought leadership posts op LinkedIn, elk afgestemd om stakeholders en potentiële nieuwe opdrachtgevers te helpen de vaak onvoorspelbare, experimentele wereld van machine learning te begrijpen. "Het is de beste manier om vertrouwen op te bouwen," deelt hij. "Wanneer opdrachtgevers zien hoe je denkt en waar je mee bezig bent, worden ze rustiger. Ze raken minder snel in paniek als resultaten langer op zich laten wachten."
Jeremy's werk met Open Food Facts
Jeremy's meest betekenisvolle project tot nu toe kwam via Malt en was Open Food Facts, een open-source database die wordt gebruikt door voedingstransparantie-apps zoals Yuka. Zijn opdracht was om te helpen bij de ontwikkeling van een large language model (LLM) om ingrediëntenlijsten die van voedselverpakkingsfoto's worden gehaald te controleren op spelling.
"Het duurde zes maanden," legt hij uit, "maar ik was er de hele weg bij betrokken, van het fine-tunen van het model tot de integratie in de applicatie. Bijdragers konden het testen en feedback geven, die later werd gebruikt om de AI-functie te verbeteren."
Die cyclus van bouwen, delen, verbeteren en feedback integreren is een kenmerk van Jeremy's freelancepraktijk en een belangrijke reden waarom het Open Food Facts-project zo'n succes werd.
'Superteams' en samenwerking met opdrachtgevers
Jeremy werkt zelden alleen. Of hij nu aansluit bij een bestaand ontwikkelteam of samenwerkt met niet-technische stakeholders, hij wordt een flexibel onderdeel van wat Malt een 'Superteam' noemt. Zelfs als hij de enige freelancer is, integreert Jeremy in de cultuur en tech stack van zijn opdrachtgevers. Van hun codebase tot hun communicatiestijl, Jeremy maakt de doelen van zijn opdrachtgever tot de zijne.
Hij vertelt dat hij bij zijn meest succesvolle project—met Open Food Facts—niet alleen nauw samenwerkte met het kernteam, maar ook met gebruikers en bijdragers van het open-source platform. Deze feedbackloop hielp het product te verfijnen en stelde hem in staat de ML-modellen beter af te stemmen op gebruik in de praktijk.
Verwachtingen managen en scope creep voorkomen
Een van de grootste uitdagingen voor freelancers is een project binnen de oorspronkelijke grenzen houden en Jeremy heeft dit uit eerste hand ervaren. "In softwareontwikkeling is scope creep een realiteit," zegt hij. "Je begint met één doel, en plotseling zijn er extra features, verschuivende prioriteiten en nieuwe verwachtingen."
Om dit te managen, raadt Jeremy aan om vanaf het begin glashelder te zijn over deliverables en ruimte in je planning te laten voor het onverwachte. Hij heeft ook geleerd dat open communicatie scope creep kan stoppen voordat het begint. "Als er iets verandert, documenteer ik het. Ik leg uit waarom het invloed heeft op tijdlijnen of haalbaarheid. Op die manier worden opdrachtgevers niet verrast en zien ze dat je niet alleen een product bouwt, maar een proces beheert."
Hoe Jeremy communiceert met opdrachtgevers (en daarbij vertrouwen opbouwt)
Voor Jeremy gaat freelancen niet alleen om geweldige code leveren, het gaat om communiceren met helderheid, transparantie en doelgerichtheid. In de loop der tijd heeft hij een reeks hulpmiddelen en gewoontes ontwikkeld die opdrachtgevers zich zeker en betrokken laten voelen, vooral wanneer projecten veel experimenten of technische complexiteit bevatten:
- Dagelijkse rapporten: Vanaf dag één deelt Jeremy korte updates over voortgang, uitdagingen en experimenten.
- Heldere uitleg: Hij vertaalt ML-concepten naar begrijpelijke taal en deelt bronnen om verwachtingen af te stemmen.
- Prototypes en demo's: Vroege versies laten opdrachtgevers feedback geven, betrokken blijven en betere resultaten vormen.
- Gedegen documentatie: Bij het afsluiten van een project laat Jeremy duidelijke overdrachten achter zodat teams kunnen voortbouwen op zijn werk.
Advies voor freelancers in elke fase
Jeremy's twee belangrijkste adviezen?
- Netwerken en praten met je vakgenoten. "Toen ik begon, dacht ik dat ik €50 per dag zou rekenen," lacht hij. "Je leert wat je niet weet dat je niet weet, gewoon door het te vragen."
- Bouw een financiële buffer op. "Freelancen betekent dat je sommige maanden niets hebt. Voor mijn Open Food Facts-opdracht zat ik op mijn dieptepunt. Maar ik had genoeg gespaard om nee te zeggen tegen slechte matches en te wachten op het juiste project. Dat is macht."
Wat staat Dr. Jeremy te wachten?
Op dit moment ontwikkelt Jeremy zijn eigen open-source factuurmanager: een sandbox-project waarin hij backend-, frontend- en infrastructuurvaardigheden naast ML beheerst. "Als ik werk met CTO's of ontwikkelteams, wil ik het volledige plaatje begrijpen. Het maakt me een betere samenwerkingspartner."
Zijn doel is om zich te blijven ontwikkelen als machine learning expert die de hele levenscyclus van productontwikkeling begrijpt en om tools te blijven bouwen die echte, meetbare waarde leveren.
Jeremy's verhaal gaat over meer dan algoritmes. Het gaat over kiezen voor autonomie, vertrouwen opbouwen en een carrière vormgeven op zijn eigen voorwaarden. Voor freelancers die vergelijkbare paden bewandelen, is zijn advies helder: vertrouw op je instinct, bouw je community op en zeg alleen ja als het goed voelt.
Meer informatie:
→ Connect met Jeremy op Malt, LinkedIn, Medium
→ Deel dit verhaal met een freelancer (of toekomstige freelancer!) in je netwerk
