---
title: swite.dev | Sytze de Witte
description: Persoonlijke site van Sytze de Witte. Werk, onderzoek en projecten waar ik trots op ben.
url: https://swite.dev/
lang: nl
---

# Sytze de Witte

Appontwikkelaar met een MSc in Computer Science van de Universiteit Twente, gespecialiseerd in Data Science and Technology, in het bijzonder Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing en Big Data. Combineert technische diepgang met oog voor een perfecte gebruikservaring.

## Relevante ervaring

### Developer App, Zonneplan

_sep. 2025_

Werkzaam sinds september 2025 bij Zonneplan in Zwolle als app developer, met focus op het ontwikkelen van gebruiksvriendelijke apps in React Native.

- [App Store](https://apps.apple.com/nl/app/zonneplan-energie/id1466984029)
- [Play Store](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zonneplanapp&hl=nl)

### MSc Computer Science

_jan. 2025_

Behaald met een onderzoek naar de toepassing van fase-data-augmentatie in objectdetectie, waarbij onderzocht werd hoe augmentatie in het fase-domein de prestaties en robuustheid van objectdetectiemodellen kan verbeteren. Het onderzoek introduceerde een nieuwe methode om fase-augmentatie selectief toe te passen binnen bounding boxes, wat de rekentijd reduceert door het Fourier-transformatieproces te beperken tot relevante gebieden.

- [Impact of Phase Data Augmentation on Performance and Robustness in Object Detection](https://purl.utwente.nl/essays/104933)

### Sportpoeder App

_jul. 2023_

Een all-round fitnessapp voor GoSocialFit, die meer dan 30.000 keer is gedownload in de App Store en meer dan 6.000 keer in de Play Store. De app biedt gebruikers toegang tot exclusieve kortingen, een supplementenvergelijker, trainingsschema's en overige fitnesstools en informatie.

- [App Store](https://apps.apple.com/nl/app/sportpoeder-kortingen-deals/id1663636956)
- [Play Store](https://play.google.com/store/apps/details?id=nl.gosocialfit.sportpoeder&hl=nl)

### BSc Technical Computer Science, Universiteit Twente

_jan. 2022_

Rondde de studie af met een project waarin een camera-gebaseerde app werd ontworpen om voedselinname automatisch bij te houden met behulp van machine learning. Het onderzoek richtte zich op het ontwerpen en testen van een gebruiksvriendelijke app die handmatige invoer minimaliseert door voedsel en portiegroottes te detecteren via de smartphonecamera.

- [Designing a Camera-Based Automated Food Tracking App](https://essay.utwente.nl/#/view/89446)

## Contact & links

- SWITE Dev
- KVK-nummer: 93245009
- Btw-id: NL005008762B25
- E-mail: [info@swite.dev](mailto:info@swite.dev)
- GitHub: [https://github.com/sytzedewitte](https://github.com/sytzedewitte)
- LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/swdewitte/](https://www.linkedin.com/in/swdewitte/)
- Instagram: [https://www.instagram.com/switemusic](https://www.instagram.com/switemusic)