Je helpt onze opdrachtgevers om van “we willen iets met ML” naar oplossingen te gaan die leunen op een stevig datafundament. Je denkt dus niet vanuit de laatste hype of alleen het model, maar vanuit data, architectuur en productie: hoe blijft het werken, hoe schaalbaar is het, en hoe beheren we het?
- samen met data engineers, BI’ers en domeinexperts hun dataplatform en datastructuur begrijpen en aanscherpen;
- het ontwerpen en bouwen van schaalbare ML-oplossingen (bijv. Forecasting, churn/propensity, anomaly detection, recommenders, classificatie/regressie) met Python en frameworks als scikit-learn, PyTorch of TensorFlow;
- feature engineering en (waar nodig) het opzetten van feature pipelines/feature store concepten, zodat modellen gevoed worden door consistente, betrouwbare features;
- het inrichten van cloud-infrastructuur op bijvoorbeeld Azure, AWS of GCP om modellen veilig, compliant en performant te laten draaien;
- MLOps opzetten: monitoring, versiebeheer, evaluatie, retraining-strategie, security en cost control;
- technische consultancy: een businessvraag vertalen naar een nuchtere ML-architectuur (en ook als ML niet de oplossing is, dit durven zeggen).
Wat jouw volgende project wordt? Dat bepalen we samen. Jouw ontwikkeling staat centraal, met afwisselende projecten, leuke opdrachtgevers en werk waar je zelf ook elke keer slimmer van wordt.
#J-18808-Ljbffr€55000 - €75000 monthly