Senior AI Engineer — RAG Applications (Azure / Kubernetes)

HumanInTech; Brussel Hoofdstad; Hybrid; EUR 80,000 - 120,000; Full time

Job summary

HumanInTech zoekt een ervaren AI engineer voor de build- en hypercare-fases van complexe AI-services. Je werkt in een hybride setup met Azure OpenAI, AKS en Terraform, en levert schaalbare pipelines met observability en kostencontrole.

Je hebt 6–10 jaar ervaring, uitstekende Engels en moedertaal/gespannen Nederlands of Frans, en werkt 2–3 dagen on site in Brussel.

Qualifications

• Gevorderde ervaring met RAG, inclusief productie-implementaties.
• Gevorderde ervaring met Azure OpenAI Service en LLM‑toepassingen.
• Gevorderde ervaring met AKS.
• Gevorderde ervaring met Terraform en Azure DevOps.
• Gevorderde ervaring met Python.
• Voldoende ervaring met LangChain.
• Ervaring met vector databases.
• Ervaring met evaluatie-frameworks voor RAG/LLM‑applicaties.
• Ervaring met document‑level access control in RAG-systemen.
• Kennis van Kubernetes manifests/Helm en Terraform voor Azure.

Responsibilities

• De RAG‑pipeline end‑to‑end bouwen en opleveren.
• Ingestion pipeline: connectors, chunking en embedding.
• Security trimming en ACL propagation beheren.
• Agent orchestration, prompts en guardrails implementeren.
• Evaluatie- en tracing‑setup opzetten met metrics en logs.
• Terraform, Helm en Azure DevOps artefacten beheren.
• Observability en cost control instrueren en bewaken.
• Hypercare en early production; handover naar Run‑fase.

Skills

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Azure OpenAI Service

AKS

Terraform

Azure DevOps

Python

LangChain

Vector databases

Evaluation frameworks

Document-level access control

Kubernetes manifests/Helm

Education

Bachelor or hoger

Tools

AKS

Terraform

Azure DevOps

Helm

LangChain

Databricks

Job description

Wat je zal doen

Je komt bij het Digital Innovation / AI Centre of Excellence team voor de build- en hypercare-fases van complexe AI-services. Samen met de interne AI Platform Architect, een andere senior AI engineer en projectteams (projectmanager, business analyst, solution architect) zet je AI-projecten om in draaiende, geëvalueerde en onderhoudbare services.

Het AI-platform draait op een hybride werkingsmodel: beheerde Azure-services (Azure AI Foundry met de OpenAI-modelfamilie voor LLM en embeddings, Azure AI Search, Azure API Management, Azure AI Content Safety) gecombineerd met zelf-gehoste open-source componenten op AKS (agent orchestration in Python met LangChain, ingestion pipeline), met MLflow op Databricks voor evaluatie en tracing. Het team beheert Infrastructure-as-Code voor alle application-scoped Azure resources, met Terraform en Azure DevOps pipelines.

Je deliverables variëren van project tot project, maar omvatten typisch:

• De RAG pipeline end-to-end, van retrieval strategy tot answer generation
• De ingestion pipeline: connectors naar bronplatformen, chunking, embedding, incremental refresh
• Security trimming en ACL propagation
• Agent orchestration, prompt templates en guardrails
• De evaluatie- en tracing-setup: offline evaluation sets, retrieval en answer-quality metrics, end-to-end tracing van requests en agent steps
• De Terraform, Helm en Azure DevOps artefacten die nodig zijn om de service uit te rollen en te beheren
• Observability en cost control: instrumentatie voor latency, token consumption en run cost, plus quality regression detection na model- of prompt-wijzigingen
• Hypercare en early production: incident analysis, tuning, runbooks en documentatie, en handover van de service naar de engineer die de Run-fase zal beheren

Wat we zoeken

• Gevorderde ervaring met RAG (Retrieval-Augmented Generation), inclusief productie-implementaties
• Gevorderde ervaring met Azure OpenAI Service en LLM / Large Language Models, dit jaar gebruikt
• Gevorderde ervaring met Azure Kubernetes Service (AKS), dit jaar gebruikt
• Gevorderde ervaring met Terraform, dit jaar gebruikt
• Gevorderde ervaring met Azure DevOps, dit jaar gebruikt
• Gevorderde ervaring met Python, dit jaar gebruikt
• Gemiddelde ervaring met LangChain
• Gemiddelde ervaring met vector databases
• Ervaring met het ontwerpen en implementeren van evaluatieframeworks (metrics, test sets, automation) voor RAG- of LLM-applicaties
• Ervaring met het implementeren van document-level access control in een RAG-systeem, waarbij permissies van bronsystemen worden doorgegeven aan de retrieval layer
• Ervaring met het schrijven van Kubernetes manifests of Helm charts en Terraform code voor Azure, als onderdeel van het uitrollen van AI- of ML-workloads naar productie
• Moedertaal of tweetalig niveau in Nederlands of Frans
• Volledige professionele vaardigheid in Engels

De setting

Deze opdracht loopt 4 weken, met start zo snel mogelijk. Je bent 2 tot 3 dagen per week on site in Brussel, de rest op afstand.

Je kunt deze opdracht uitvoeren als freelancer of als medewerker in loondienst bij HumanInTech. Dezelfde rol, hetzelfde team. Kom je bij ons in loondienst, dan loopt je dienstverband door na deze opdracht. Wanneer de opdracht eindigt, zoeken we samen naar je volgende missie.

Locatie: Brussel, hybride

Werkadres: België

Werkgever / contractpartij: HumanInTech

Solliciteren tot (Brusselse tijd): 18 oktober 2026 om 02:00

Samenwerkingsvorm: Freelance of in loondienst bij HumanInTech

Werkregime: Voltijds

Ervaring: 6–10 jaar of meer

Opleiding: Bachelor of meer

Gepubliceerd: oktober 2026