We zoeken een die machine-learningoplossingen ontwikkelt en uitrolt, waaronder AI-oplossingen die on-premise en in de cloud in productie draaien. Je ontwikkelt -pipelines en begeleidt modellen doorheen het volledige traject van deployment, monitoring en onderhoud.
Wat ga je doen?
- Machine-learningpipelines en AI-modellen bouwen en deployen, voornamelijk on-premise.
- Uitgerolde modellen en pipelines monitoren en onderhouden.
- Standaarden voor programmeren en toepassen in alle projecten.
- Werken met grote gestructureerde en ongestructureerde datasets.
- Ontwikkelingen in en opvolgen.
Wat breng je mee?
- Een master of in de , AI of een gelijkwaardige richting.
- Minstens drie jaar beroepservaring in , en , waaronder deployments op grote schaal.
- Grondige theoretische en praktische kennis van machine learning en .
- Ervaring met het ontwikkelen en deployen van AI on-premise en in de cloud, waaronder .
- Ervaring met , , Kubeflow en MLflow-pipelines.
- , ruff, Git, en .
- , PyTorch en TensorFlow.
- Ervaring met relationele en -, waaronder , , Neo4j en Milvus.
- Ervaring met het implementeren van voor ML-modellen en ondersteunende code.
- Ervaring met data lakes, data warehouses en object storage.
- Ervaring met het ontwerpen van end-to-end ML-systemen die schaalbaar, robuust en onderhoudbaar zijn en rekening houden met hardwarebeperkingen.
- Duidelijk communiceren, analytisch problemen oplossen en constructief samenwerken, ook wanneer je technische concepten moet uitleggen aan niet-technische collega’s.
- (B2) en of (B2).
Wat nu?
De mensen die hier goed presteren zijn degenen die zichzelf herkenden in deze beschrijving. Niet omdat ze aan elke eis voldoen, maar omdat de missie voor hen juist aanvoelde.
Wij werven actief voor deze functie. Sollicitaties worden beoordeeld door ons team, en passende profielen worden uitgenodigd voor een gesprek om de functie in detail te bespreken.
Solliciteren duurt minder dan een minuut. Uw e-mail, uw CV. Dat is alles wat we nodig hebben om het gesprek te starten.