Machine Learning Engineer

DHD; Utrecht; On-site; EUR 57,000 - 63,000; Part time

Benefits offered by this job

Hybride werken

Flexibele werktijden

Thuiswerkvergoeding

Reiskostenvergoeding

Pensioenregeling

Jaarlijkse vakantiebonus

Job summary

DHD zoekt een ervaren machine learning engineer die federatieve AI-oplossingen ontwikkelt voor de medische sector. Je combineert diepe modelontwikkeling met sterke engineering om oplossingen schaalbaar en betrouwbaar in productie te brengen.

Je werkt in een data science-team en hebt een leidende rol bij het opzetten van experimenten, tooling en packages voor federatief trainen. Anforderungen: 5+ jaar ervaring, Python, Docker, Azure en CI/CD.

Qualifications

• Een relevante wo-diploma in Data Science of verwant vakgebied.
• Ruime programmeerervaring in Python met data- en ML-packages.
• Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
• Ervaring met in productie brengen van modellen en onderhoudbare, geteste software (software/ML engineering).
• Ervaring met CI/CD, OOP en MLOps principes.
• Ervaring met Linux, Azure en versiebeheersystemen zoals Git en GitHub.
• Ervaring met containertechnologieën zoals Docker.

Responsibilities

• Ontwerpen, ontwikkelen en optimaliseren van modellen, denk hierbij aan Deep Learning en NLP, met aandacht voor performance en betrouwbaarheid.
• Mee-ontwikkelen aan federatieve infrastructuur en open-source tooling waarop modellen getraind en toegepast worden.
• Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code in een MLOps-pipeline.
• Ontwikkelen van toepassingen in Python met GitHub, Docker en Azure.
• Meedenken over en richting geven aan nieuwe data science-toepassingen binnen de medische sector.

Skills

Python programming

Machine learning engineering

NLP

Software engineering

CI/CD

MLOps

Teamwork/communicatie

Education

WO-diploma Data Science of verwant

Python programming ervaring

Deep Learning / NLP ervaring

Production-grade software ervaring

CI/CD/OOP/MLOps principes

Linux/Azure/Git/GitHub

Docker ervaring

Tools

Docker

Azure

Git / GitHub

Linux

Job description

Wil jij door middel van machine learning bijdragen aan de verbetering van de medisch-specialistische zorg? Voor het data science-team is DHD op zoek naar een ervaren machine learning engineer met minimaal vijf jaar werkervaring en affiniteit met data engineering. Ben jij er klaar voor om via het grootste federatieve netwerk van Nederland, high-end AI-modellen te ontwikkelen?

De functie

Als ervaren machine learning engineer bij DHD ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van innovatieve AI-oplossingen, die bijdragen aan verbeterde zorgkwaliteit en efficiëntie binnen de medische sector. Je combineert federatieve technieken met machine learning en NLP. Je werkt aan de volledige levenscyclus: van architectuurkeuzes en training tot het robuust in productie brengen en monitoren.

Omdat we federatief trainen, ontwikkel je ook mee aan de packages en tooling die dat mogelijk maken. Je vertaalt complexe klinische vraagstukken naar oplossingen die in de praktijk werken, en combineert daarbij domeinkennis met diepgaande modelontwikkeling en sterke engineering om alles schaalbaar en betrouwbaar te laten draaien. Je werkt samen binnen een data science-team en pakt een voortrekkersrol: je pioniert met nieuwe technieken en zet zelfstandig experimenten op.

• Ontwerpen, ontwikkelen en optimaliseren van modellen, denk hierbij aan Deep Learning en NLP, met aandacht voor performance, kalibratie en betrouwbaarheid.
• Mee-ontwikkelen aan de federatieve infrastructuur (PLUGIN) en de open-source packages en tooling waarop modellen over het netwerk getraind en toegepast worden.
• Modellen productierijp maken: van experiment naar reproduceerbare, geteste en onderhoudbare code die in een MLOps-pipeline draait.
• Ontwikkelen van toepassingen in Python waarbij o.a. gewerkt wordt met GitHub, Docker en Azure.
• Meedenken over en richting geven aan nieuwe data science-toepassingen binnen de medische sector.

Wij zoeken

Je bent vanzelfsprekend thuis in de wereld van machine learning en data science, met aantoonbare diepgang in modelontwikkeling en -optimalisatie. Daarnaast heb je een sterke software- en machine learning engineering achtergrond, waardoor je modellen niet alleen kunt bouwen maar ook robuust in productie kunt brengen en kunt bijdragen aan de packages waarop ze draaien. Je ziet het als een uitdaging om ontwikkelingen binnen dit vakgebied te vertalen naar concrete oplossingen waar de medisch-specialistische zorg baat bij heeft. Je bent ondernemend, communicatief vaardig, hands-on en maakt graag onderdeel uit van een hecht team.

Bovendien beschik je over:

• Een relevant wo-diploma in Data Science, Computational Science, Artificial intelligence, Informatica, Econometrie of Medische informatiekunde.
• Ruime programmeerervaring in Python met bijbehorende data- en ML-packages.
• Diepgaande ervaring met het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van modellen (Deep Learning, NLP).
• Aantoonbare ervaring met het in productie brengen van modellen en het bouwen van onderhoudbare, geteste software (software/ML engineering).
• Ervaring met software engineering principes zoals CI/CD, OOP en MLOps.
• Ervaring met Linux, Azure en versiebeheersystemen als Git en GitHub.
• Ervaring met containertechnologieën zoals Docker.

Wij bieden

We bieden een afwisselende en uitdagende functie voor 32-36 uur per week. Je gaat deel uitmaken van de afdeling Databeschikbaarheid & Informatisering. In deze rol krijg je veel vrijheid en verantwoordelijkheid. Er is binnen DHD en op de afdeling een open en collegiale werksfeer, waarin samenwerking centraal staat.

Verder kun je rekenen op:

• Ruime mogelijkheden voor persoonlijke groei en ontwikkeling.
• Hybride werken: je werkt deels vanuit huis en deels op kantoor.
• Werktijden zijn in onderling overleg flexibel in te delen.
• Een aanstelling voor een jaar met uitzicht op verlenging voor onbepaalde tijd.
• Salaris tussen € 5.109 en € 5.675 bruto per maand bij een 36-urige werkweek, afhankelijk van kennis en ervaring.
• 8,33% vakantiebijslag en een eindejaarsuitkering van 8,33% van het, in het afgelopen kalenderjaar, verdiende salaris.
• Pensioenregeling.
• Thuiswerkvergoeding en telefoonvergoeding.
• Reiskostenvergoeding en/of een NS Businesscard.
• 144 uur vakantie en 57 uur levensfasebudget (bij een 36-urige werkweek).
• De mogelijkheid om extra vakantiedagen te kopen.
• Een fijn team van collega's en gezamenlijke activiteiten, zoals een bedrijfsuitje, spelletjesavond of tennistoernooi.
• Overige secundaire arbeidsvoorwaarden conform Cao Ziekenhuizen.

Meer informatie

De procedure bestaat uit twee sollicitatiegesprekken. Een dagdeel meelopen kan deel uitmaken van de procedure. Als onderdeel van het sollicitatieproces raadplegen wij openbare bronnen als sociale media en vragen we referenties bij je op. Bij indiensttreding is het overleggen van een Verklaring Omtrent Gedrag (VOG) vereist.

Neem voor meer informatie over de functie contact op met Manon Maarseveen (coördinator data science-team) via 030 273 95 21 of mail naar [e-mail] .