machine learning engineers - brussel en remote - engstalig

voor deze opdracht zoekt onze klant dringend naar verschillende machine learning engineers. machine learning engineers stimuleren de adoptie van de beste standaarden voor industriële codeontwikkeling binnen de ml- en ai-community. dit doen ze door ml-pijpleidingen te ontwikkelen die ontworpen zijn als production-ready of door bestaande ml-oplossingen te integreren in industriële pijpleidingen.

je neemt deel aan de ontwikkeling, implementatie en monitoring van ai-diensten, wat betekent dat je bijdraagt aan kwaliteitscontroles van data, het ontwerpen van datastromen, het ontwerpen van de modellen zelf en de volledige integratie ervan in de productieomgeving. ml-ingeneurs vergemakkelijken de communicatie tussen ai- en analytics-teams en de it-productie met betrekking tot de implementatie van ml-modellen, waarbij wordt gegarandeerd dat modellen die in productie worden genomen, zijn uitgerust met de juiste datapijpleidingen en monitoring.

je draagt bij aan machine learning-projecten door de volgende taken uit te voeren:

• samenwerken met data scientists om de doeloplossing te definiëren en te ontwikkelen met productiebeperkingen in gedachten. dit maakt het mogelijk om de juiste uitvoerinfrastructuur en het juiste serveermodel te selecteren (bijv. data-injestieschema, api-synchroniteit) om aan de businessvereisten te voldoen (real-time reacties, verwerkingsvolumetrie).
• bijdragen aan de automatisering van de verschillende elementen van de ml-pijpleiding om deze te integreren en te implementeren in de productieomgeving (bijv. het bouwen van docker/vm-images, het voorbereiden van unit-, regressie- en integratietests).
• data scientists ondersteunen bij het gebruik van bestaande industriële oplossingen die beschikbaar zijn om ai-diensten te bouwen en te monitoren (d.w.z. de ci/cd-tools).
• it-productie ondersteunen bij de parameterisering van de doelomgeving.
• ervoor zorgen dat het model foutloos werkt, indien nodig opnieuw wordt getraind (inclusief automatisch) en wordt gemonitord vanuit zowel it- als businessperspectief.

vereiste vaardigheden en kennis:

• containerisatie/virtualisatie
• ai-platforms & ides
• ci/cd (gitlab-ci)
• code-, model- & data-versioning
• python
• gebruik van package management tools en ervaring met dependency management
• postgresql
• kennis van de agile-methodologie

voorkennis en extra ervaring:

• ervaring met integratie met behulp van verschillende technologieën (distributed/mainframe) en infracomponenten
• model compression techniques
• elt/etl-tools
• big data-tools (spark)
• data flow processing
• data visualization tools

praktische informatie:

• locatie: op de klantlocatie in brussel.
• thuiswerk: de professional wordt verwacht om 50% per maand op kantoor te werken (wat betekent de ene week 2 dagen, de andere week 3 dagen om aan 50% te komen).
• taal: engels.
• frequentie op kantoor: tweemaal per week aanwezig zijn op kantoor.