ModelOps Platform engineer

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.

De afdeling Data & Analytics (onderdeel van de Directie Informatie & Technologie) is hét expertisecentrum voor datagedreven oplossingen binnen het Erasmus MC. We bestaan uit 40+ professionals verdeeld over meerdere multidisciplinaire teams. Onze missie is om met behulp van data de zorg te verbeteren, wetenschappelijk onderzoek te versnellen en de organisatie slimmer te maken.

Je gaat specifiek aan de slag binnen het team Data & AI Platform. We staan aan de vooravond van een grote vernieuwingsslag: de inrichting van een moderne data- en model-infrastructuur in de Azure Cloud met veel focus op schaalbaarheid en selfservice. De lijnen binnen ons team zijn kort, de sfeer is ambitieus en er is volop ruimte om te experimenteren, te leren en jouw ideeën daadwerkelijk in de praktijk te implementeren.

Je wordt gedreven door data, AI en technologie en zet die kennis graag in voor een maatschappelijk betekenisvol doel.. Je houdt overzicht in complexe omgevingen en werkt gestructureerd, ook wanneer meerdere modellen en systemen tegelijk aandacht vragen. Daarnaast ben je analytisch, resultaatgericht en kun je technische concepten begrijpelijk maken voor niet-technische collega’s zoals artsen en verpleegkundigen. Jij herkent jezelf in onderstaande punten:

• Een afgeronde MSc-opleiding in Computer Science/Engineering, AI, Data Science of een vergelijkbare richting.
• Minimaal 3 jaar aantoonbare werkervaring met ML-engineering, MLOps of het beheren van AI-oplossingen in productie.
• Ruime ervaring met Python en ML lifecycle management tools zoals MLflow en Databricks, en een goed begrip van hoe modellen worden verpakt, uitgerold en beheerd in productieomgevingen.
• Ervaring met CI/CD, versiebeheer, containerisatie (Docker, Docker Compose) en Infrastructure-as-Code (Terraform en/of Bicep).
• Inzicht in datavalidatie, privacy- en securityprincipes (AVG-proof) binnen een klinische context.
• Ervaring met FastAPI, observability, model monitoring, NLP of werken volgens een kwaliteitsmanagementsysteem (QMS) is een pluspunt.
• Je spreekt en schrijft vloeiend Nederlands.

Bekijk hier de voorwaarden voor indiensttreding bij Erasmus MC.

• Een jaarcontract met uitzicht op een vast dienstverband.
• Een bruto maandsalaris tussen de € 3.724,- en € 5.867,- (schaal 10) bij een volledige werkweek van 36 uur.
• Een cao-salarisverhoging van 3,5% per mei 2027.
• Een baan met maximale maatschappelijke impact in het grootste academische medische centrum van Nederland.
• Een dynamisch, multidisciplinair en ambitieus team waar samenwerken, innoveren en van elkaar leren centraal staan.
• Ruimte voor persoonlijke en professionele ontwikkeling via coaching, trainingen en interne opleidingen.
• Volop kansen om je stempel te drukken op het snelgroeiende AI- en MLOps-landschap van het Erasmus MC.
• Een 13e maand die we in november uitkeren en een reiskostenvergoeding.
• Een pensioenverzekering bij het ABP. Wij betalen 70% van je pensioenpremie waardoor je netto salaris hoger uitvalt dan je misschien denkt.
• Sportfaciliteiten in het Erasmus MC. En heb je een lekke band? Onze fietsenmaker repareert deze graag.

Alle arbeidsvoorwaarden zijn conform de cao Universitair Medische Centra.

Maak van deze vacature jouw nieuwe baan! Solliciteer nu via de sollicitatiebutton. Het begint met doen.

Vragen over de vacature? Recruiter Jeanette dos Santos Gomes beantwoordt je vragen graag via 06 500 310 07.

Acquisitie naar aanleiding van deze advertentie is niet gewenst.