AI & Data Engineer

iO The Netherlands; Oost-Vlaanderen; On-site; EUR 75,000 - 110,000; Full time

Job summary

iO The Netherlands zoekt een AI & Data Engineer om het team te versterken en production-grade AI- en datapipelines te bouwen, integreren en operationeel te maken binnen bestaande IT-ecosystemen bij klanten.

Je werkt aan AI- en data-vraagstukken, zoals modelinzet, ETL/ELT-processen en datawarehouses, met focus op betrouwbaarheid, schaalbaarheid en governance. Kennis van cloud-services en API-integratie is een pré, en je werkt samen met diverse technische teams.

Qualifications

• Minimaal ervaring als AI/Data Engineer in production-omgevingen.
• Ervaring met productieklare AI-oplossingen.
• Kennis van cloud-native data-services en API-integratie.
• Sterke Python-vaardigheden en API-ontwerp.
• Kennis van ETL/ELT-processen en data governance.

Responsibilities

• AI- en data-oplossingen bedenken en uitwerken voor klantvragen.
• Back-end componenten en API's ontwikkelen zodat AI-oplossingen integreren.
• Ontwerpen en bouwen van robuuste ETL/ELT-processen en realtime data streams.
• Opzetten van moderne data warehouses en analytics platforms.
• Implementeren van ML-pipelines en AI-services in dataworkflows.
• Waarborgen van datakwaliteit, beveiliging en compliance.
• Monitoring van datapipelines en AI-workloads.

Skills

AI & data engineering

Python

TypeScript

Cloud platforms

ETL/ELT

Tools

AWS Glue

Azure Data Factory

Google DataFlow

Job description

Ben jij de AI & Data Engineer die ons team wil versterken om innovatieve datapipelinesen state-of-the-art AI-oplossingen te ontwikkelen?

Als AI & Data Engineer bijiOben je in de eerste plaats een ervaren software engineer die AI- en data-oplossingen bouwt, integreert en operationeel maakt binnen bestaande IT-ecosystemen vanklanten.

Jegaat aan de slag met diverse AI-problemen : van het slim inzetten offine-tunenvan Large LanguageModels, agent enmulti-agentsetups,het toepassen van RAG-patronen, tot het bouwen van ETL-pipelinesdie een data platform voedt. Het terugkerende patroon is dat je bestaandecloudservices enAPIsintegreert tot een efficiënt, schaalbaar en betrouwbaar geheel.De focus ligt daarbij op het bouwen vanproduction-gradeoplossingen die correct functioneren binnen complexe, vaakenterpriseIT-landschappen.

Prompt engineering is voor jou een 'art form', waarbij je creatief nadenkt over hoe je de beste resultaten kunt krijgen, met oog voor het voorkomen van hallucinaties of het toepassen van slimmeguardrails. Je evalueert je oplossingen op een systematische manier om inzicht te krijgen in de kwaliteit van de output.

Je komt in je werk in aanraking met allerlei soorten AI : van statistische modellen tot Large LanguageModels, vanGenerativeAI op het vlak van afbeeldingen, video en audio tot Natural Language Processing. Het gaat vooral om het inzetten en toepassen van bestaande modellen en services, en het maken van de infrastructuur daaromheen.

Je werkt aan allerlei verschillende klantvraagstukken : van het automatisch analyseren van documenten tot het herkennen van gebeurtenissen in audio of videodata,aan het bouwen vanagentsenorchestratieoplossingen, aan het genereren van grafische output op basis van data, of aanhet creëren of valideren van content. Daar waar AI een plek kan vinden, zet jij als engineer de totaaloplossing neer.

Je werktsamenmetde verschillende AI-experten binneniOen met diverse technische teams op klanten. Je oplossingen zijn gebaseerdop moderne (cloud)platformen, SaaS-services en talen als TypeScripten Python.

Wat zijn jouw taken als AI & Data Engineer?

• AI enData oplossingenbedenken : KlantenvraagstukkenomtrentAI en data analyseren en uitwerkenvan oplossingen, aanpak en architectuur.

• Software engineering & integratie : Ontwikkelen van backend componenten,API’sen services om AI-oplossingen correct te laten samenwerken met bestaande applicaties en platformen.

• Data Pipeline Development : Ontwerpen en bouwen van robuuste ETL/ELT processen en real-time data streams

• Data Platform Architecture :Opzettenvanmodernedata warehouses, data lakesenanalytics platforms

• AI Integration : Implementeren van machinelearningpipelinesen integratie van AI-services in dataworkflows

• DataQuality&Governance : Waarborgen van datakwaliteit, security en compliance binnen data ecosystemen

• Performance Optimization :Optimaliserenvandataprocessingperformanceenschaalbaarheid

• Cloud Data Services :Werkenmet cloud-native datadienstenzoalsAWS Glue, Azure Data Factory, of GoogleDataFlow

• Monitoring &Observability : Implementeren van monitoring enalertingvoor datapipelinesen AI-workloads