Wat je zal doen
Je neemt rechtstreeks deel aan het ontwerp en de ontwikkeling van AI en data science oplossingen om aan operationele en tactische behoeften te voldoen. Je verantwoordelijkheden omvatten:
- Machine learning pipelines ontwikkelen en zorgen voor hun monitoring en onderhoud
- AI modellen in productie brengen, voornamelijk in on-premise omgevingen
- Best practices implementeren in programmeren en machine learning binnen je projecten
- Technology watch uitvoeren om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen in MLOps en machine learning
- End-to-end ML systemen ontwerpen rekening houdend met schaalbaarheid, robuustheid, onderhoud en hardwarebeperkingen
- Werken met grote gestructureerde en ongestructureerde datasets
Wat we zoeken
Je hebt een masterdiploma of doctoraat in computerwetenschappen, AI of equivalent, met minimaal drie jaar ervaring in data science, MLOps en machine learning.
Technische expertise:
- On-premise en cloud development: expertise in het ontwikkelen en implementeren van AI oplossingen on-premise en op cloudplatformen (Azure, AWS, GCP)
- Drie of meer jaar ervaring in de sector in ML, MLOps en big data met focus op grootschalige implementatie
- Theoretische achtergrond en praktische expertise in machine learning en deep learning
- Sterke kennis van relationele en niet-relationele databases (SQL en NoSQL), waaronder PostgreSQL, MySQL, Milvus, Neo4J
- Aantoonbare ervaring in het implementeren van ML modellen en expertise in MLOps
- Ervaring met containerisatie en deployment met Docker en Kubernetes, evenals orchestration tools zoals Kubeflow
- Beheersing van ML pipelines (Kubeflow, MLflow, SageMaker)
- Beheersing van CI/CD implementatie voor ML modellen en bijbehorende code
- Ervaring met verschillende data storage oplossingen (data lakes, data warehouses, object storage zoals S3)
Hard skills:
- Databases: MySQL, PostgreSQL, Neo4j, Milvus
- AI frameworks: Hugging Face, MLflow, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, OpenCV, vLLM
- Programmeertalen: Python (R is een plus)
- Orchestration en containerisatie: Docker, Kubernetes, Kubeflow
- Software engineering: uv, ruff, black
- Cloudplatformen: Azure, AWS
- Versiebeheer (code en modellen): MLflow, Git, GitHub, GitLab
Soft skills:
- Vermogen om mensen samen te brengen: diverse profielen aligneren rond een gemeenschappelijk doel
- Gevoel voor prioriteiten: kritieke taken identificeren, een langetermijnvisie behouden en werk reorganiseren als reactie op onverwachte ontwikkelingen
- Heldere en spontane communicatie: de juiste boodschap op het juiste moment en niveau overbrengen, technische concepten uitleggen aan niet-technische stakeholders
- Probleemoplossend en analytisch denken: problemen op een gestructureerde manier benaderen, grondoorzaken identificeren en pragmatische oplossingen voorstellen
- Samenwerking: constructief werken met alle stakeholders, uitwisselingen bevorderen en oplossingen co-construeren
- Oog voor detail: focussen op technische, functionele en organisatorische aspecten van projecten, zorgen voor codekwaliteit, modelrobuustheid en naleving van standaarden
- Nauwkeurigheid: systematisch best practices en methodologieën toepassen, werk nauwkeurig documenteren en zorgen voor consistente projectopvolging
Een bewustzijn van veiligheids-, ethische en juridische aspecten wordt gewaardeerd.
De setting
Dit is een freelance opdracht van drie maanden die start in oktober 2026, gebaseerd in Brussel met een hybride werkregeling.
Je moet actieve kennis hebben van Engels en minstens één van de twee landstalen (Nederlands of Frans).