ML Engineer
Brengt machine learning modellen van experiment naar productie. Waar een data scientist een model bouwt in een notebook, zorg jij dat het schaalbaar, betrouwbaar en geautomatiseerd draait. Je bouwt MLOps-pipelines, optimaliseert inference en monitort modelprestaties in productie.
Dagelijkse taken
- ML-modellen containerizen en deployen naar productie-omgevingen
- MLOps-pipelines bouwen voor training, validatie en deployment
- Model performance monitoren en retraining automatiseren
- Inference optimaliseren voor snelheid en kosten
- Samenwerken met data scientists om hun modellen productierijp te maken
Salaris per niveau
Medior
€55.000 - €68.000
Deployt modellen naar productie en bouwt geautomatiseerde training pipelines. Werkt met Docker, Kubernetes en cloud ML-services en zorgt voor monitoring van modelprestaties.
Senior
€78.000 - €100.000
Ontwerpt de complete MLOps-architectuur van de organisatie. Bepaalt tooling-keuzes, optimaliseert kosten van GPU-infrastructuur en is verantwoordelijk voor de betrouwbaarheid van alle ML-systemen in productie.
Wist je dat?
- Slechts 10-15% van alle ML-modellen die gebouwd worden haalt het daadwerkelijk tot productie. De ML engineer is degene die dat percentage omhoog brengt.
- Een slecht geoptimaliseerd ML-model kan duizenden euro's per maand aan cloud-kosten veroorzaken. Inference-optimalisatie is daarom letterlijk geld waard.
← Alle functies bekijken