Een organisatie met een gevestigde AI- en Analytics-community industrialiseert de manier waarop Machine Learning-services worden ontwikkeld, uitgerold en gemonitord. Als Senior Machine Learning Engineer zet u data science-oplossingen om in productieklare services met Python op gevorderd niveau, containerisatie en CI/CD-praktijken.
De missie
Machine Learning Engineers definiëren en passen ontwikkelingsstandaarden toe binnen de ML- en AI-community. De opdracht omvat volledige Machine Learning-pipelines, met inbegrip van datakwaliteitscontroles, het ontwerp van datastromen, modelintegratie, deployment en monitoring. U helpt ervoor te zorgen dat AI-services voldoen aan bedrijfsvereisten, zoals antwoorden in real time en vastgelegde verwerkingsvolumes. Het technische landschap omvat Docker-images of images van virtuele machines, AI-platformen en IDE’s, GitLab CI, versiebeheer van code, modellen en data, en PostgreSQL.
U vormt de schakel tussen Data Scientists en IT Production en vertaalt modelvereisten naar implementeerbare en beheersbare services. Uw scope omvat de selectie van geschikte runtime-infrastructuur en het beschikbaar stellen van modellen, het automatiseren van pipelinecomponenten, het voorbereiden van unit-, regressie- en integratietests en het ondersteunen van de omgevingsconfiguratie. U helpt er ook voor te zorgen dat modellen betrouwbaar draaien, indien nodig opnieuw worden getraind en zowel vanuit technisch als zakelijk perspectief worden gemonitord.
Uw verantwoordelijkheden
- Ontwerp productiegerichte Machine Learning-pipelines samen met Data Scientists en houd daarbij rekening met ingestiepatronen, API-synchroniciteit, verwerkingsvolumes en operationele beperkingen.
- Automatiseer pipelinecomponenten en deploymentprocessen via container- of virtual machine-images, tests, versiebeheer en CI/CD-workflows.
- Integreer AI-services in productieomgevingen en stem technische vereisten af met IT Production en andere infrastructuurteams.
- Implementeer datakwaliteitscontroles, modelmonitoring, mechanismen voor retraining en controles die een betrouwbaar zakelijk gebruik van de uitgerolde modellen ondersteunen.
- Ondersteun Data Scientists bij het gebruik van industriële AI-platformen, ontwikkelomgevingen, tools voor package management en praktijken voor dependency management.
- Documenteer technische beslissingen en communiceer helder met stakeholders uit AI, analytics, development en operations.
Uw profiel
Essentiële vaardigheden
- Minstens 4 jaar relevante ervaring als Machine Learning Engineer of in een nauw verwante engineeringrol.
- Vermogen om onderhoudbare productiecode te ontwikkelen met Python op gevorderd niveau.
- Praktische ervaring met containerisatie of virtualisatie, waaronder Docker of vergelijkbare technologieën.
- Ervaring met AI-platformen en IDE’s voor het ontwikkelen, packagen, deployen of monitoren van Machine Learning-services.
- Vermogen om CI/CD-pipelines te bouwen en te onderhouden, inclusief GitLab CI.
- Ervaring met versiebeheer van code, modellen en data, evenals met package management en dependency management.
- Praktische kennis van PostgreSQL en concepten rond datapipelines.
- Kennis van de Agile-methodologie, met heldere schriftelijke en mondelinge communicatie over technische teams heen.
- Een nauwkeurige, resultaatgerichte aanpak voor oplevering, troubleshooting, continu leren en constructieve samenwerking.
Gewenste vaardigheden
- Ervaring met de integratie van gedistribueerde of mainframe-technologieën met infrastructuurcomponenten.
- Kennis van modelcompressietechnieken en datastroomverwerking.
- Ervaring met ELT- of ETL-tools, Apache Spark of andere big data-tools.
- Vertrouwdheid met tools voor datavisualisatie.
Talen
- Engels: verplicht, met een professionele beheersing.
- Nederlands: een pluspunt.
- Frans: een pluspunt.