Als Model Ops Platform engineer ben je onderdeel van de afdeling Data & Analytics. Je bent verantwoordelijk voor het ontwerpen, implementeren en beheren van schaalbare AI-infrastructuren en productieprocessen rondom modellen. Je hebt een spilfunctie in de vertaalslag van proof-of-concept naar betrouwbare, productierijpe oplossingen. Daarbij zorg je voor een robuuste inrichting van deployment, versiebeheer, monitoring, security, governance en integratie met bestaande systemen. De combinatie van technische diepgang, klinische impact en samenwerking met verschillende disciplines maakt dit een rol waarin jouw werk direct zichtbaar verschil maakt. Binnen je functie ligt de focus op model operations: het deployen, beheren, monitoren en verbeteren van AI-oplossingen in productie. Het ontwikkelen van nieuwe modellen is niet het hoofdbestanddeel van de rol. Jij zorgt er juist voor dat modellen en AI-services betrouwbaar, schaalbaar, reproduceerbaar en verantwoord inzetbaar zijn binnen onze zorgomgeving. Jouw belangrijkste werkzaamheden zijn:
Model operations en productie: Je brengt bestaande en nieuw ontwikkelde machine learning-modellen naar productie en zorgt dat deze betrouwbaar, schaalbaar en beheersbaar ingezet kunnen worden.
MLOps infrastructuur: Je richt robuuste MLOps-omgevingen in en beheert deze, waaronder CI/CD-pipelines, experiment tracking, modelregistratie en versiebeheer van code en modellen.
Deployment, monitoring en lifecycle management: Je implementeert model serving, containerisatie en continue monitoring van performance, beschikbaarheid, drift en bias, en grijpt in waar nodig om kwaliteit en continuïteit te borgen.
Klinische integratie: Je integreert AI-oplossingen met klinische systemen zoals DICOM/PACS en ons elektronisch patiëntendossier HiX/Zenya via FHIR/HL7, binnen on-premise, hybride GPU- en moderne cloud-omgevingen.
Samenwerken en standaardiseren: Je werkt samen met data engineers, data scientists en softwareontwikkelaars binnen DevOps-teams en draagt bij aan herbruikbare bouwblokken, standaarden en beheerprocessen voor AI in productie. Je werkt aan tastbare toepassingen zoals capaciteitsmodellen, verpleegkundige AI-systemen, voorspellende toepassingen en GenAI/LLM-services, waarbij jouw focus ligt op betrouwbare inzet, beheer en doorontwikkeling in de klinische praktijk.