MLOps Engineer

Organisatie

Je komt terecht in een professioneel en ambitieus datateam dat verantwoordelijk is voor alle vraagstukken rondom data en reporting. Binnen dit team wordt gewerkt met moderne technologieën en platforms, waaronder Azure Databricks voor het beheer en de verwerking van datastromen en Power BI voor het ontwikkelen van rapportages richting de eindgebruikers.

Het team bestaat uit vier personen: twee Data Analisten en twee Data Engineers. Daarnaast werk je nauw samen met een ander team waarin twee Data Scientists actief zijn. Samen vormen jullie een hechte groep die innovatie en professionalisering op het gebied van data centraal stelt.

Opdrachtomschrijving

Als MLOps Engineer speel je een sleutelrol in het opzetten, beheren en implementeren van machine learning pipelines. Je zorgt voor de optimale deployment van modellen en bewaakt de betrouwbaarheid en performance van deze oplossingen in de productieomgeving.

Je werkt intensief samen met data scientists, data engineers en IT-collega’s om innovatieve data-oplossingen te realiseren die bijdragen aan de verdere digitale ontwikkeling van de organisatie.

Verantwoordelijkheden:

• Ontwerpen en implementeren van CI/CD-pijplijnen voor ML-modellen.
• Samenwerken met data scientists om modellen te integreren in productie.
• Verbeteren en onderhouden van de bestaande infrastructuur in samenwerking met data engineers.
• Optimaliseren van cloudgebaseerde omgevingen.
• Zorgen voor naleving van dataprivacy en beveiligingsrichtlijnen.

Eisen

• 3–5 jaar ervaring in MLOps, DevOps of een vergelijkbare rol.
• Sterke programmeervaardigheden in Python (voorkeur), Java of Scala.
• Ervaring met CI/CD-tools zoals Azure DevOps, GitHub Actions of Jenkins.
• Ervaring met cloudplatforms zoals AWS of Azure.
• Kennis van Infrastructure as Code, bijvoorbeeld met Terraform of Bicep.
• Ervaring met Databricks.

Wat bieden we jou?

• Een uitdagende opdracht waarin je werkt met de nieuwste technologieën op het gebied van data en machine learning.
• Samenwerking met een deskundig en gedreven team van data professionals.
• Een hybride werkomgeving met een standplaats in Apeldoorn, waarbij je minimaal 50% op locatie werkt.
• Veel ruimte voor eigen inbreng en innovatie binnen een professionele en moderne werkomgeving.

Verwachte inzet: 32–40 uur per week.

Inzetperiode: initieel 3 maanden (t/m 31-12-2025), met kans op verlenging.