Production ML Engineer | MLOps & Data Pipelines (Hybrid)

keystone-solutions; Brussel Hoofdstad; Hybride; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Keystone Solutions zoekt een Machine Learning Engineer voor een consultancy missie op locatie bij de klant, met focus op operationele ML-oplossingen en schaalbare data‑gedreven besluitvorming. Verantwoordelijkheden omvatten data-voorbereiding, modelontwikkeling en oplevering in productieomgevingen.

De rol vereist ervaring met ML engineering, MLOps en samenwerking met multidisciplinaire teams. Het werkregime is hybride (2 dagen kantoor, 3 dagen remote) en de opdracht loopt 6 maanden.

Qualifications

• Data Voorbereiding, feature engineering en modelvalidatie ervaring.
• Ervaring met productie-implementatie van ML-modellen en opzetten van betrouwbare ML-pijplijnen.

Responsabilités

• Verwerken, analyseren en voorbewerken van data uit diverse bronnen en ontwikkelen van data-transformaties.
• Ontwerpen, trainen en valideren ML modellen voor classificatie, regressie, forecasting of scoring.
• Produceren en integreren van modellen in backend services of batch-processen.
• Opzetten en onderhouden ML pipelines, CI/CD-processen en deployment benaderingen.
• Samenwerken met ontwikkelaars, data engineers en stakeholders en documenteren van implementaties.

Connaissances

Python

Data preparation

Feature engineering

Model validation

MLOps

CI/CD

Backend integration

Stakeholder communication

Outils

Azure

C# / .NET / Blazor

Docker

Open-source ML libraries

Azure DevOps

OpenTelemetry / DynaTrace

SQL

Description du poste

Keystone Solutions zoekt een Machine Learning Engineer voor een consultancy missie op locatie bij de klant, met focus op operationele ML-oplossingen en schaalbare data‑gedreven besluitvorming. Verantwoordelijkheden omvatten data-voorbereiding, modelontwikkeling en oplevering in productieomgevingen.

De rol vereist ervaring met ML engineering, MLOps en samenwerking met multidisciplinaire teams. Het werkregime is hybride (2 dagen kantoor, 3 dagen remote) en de opdracht loopt 6 maanden.