MLOps Engineer

Bright-Professionals; Rotterdam; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Stedin zoekt een MLOps Engineer die binnen het ML-platform werkt aan inhoudelijke monitoring voor AI- en ML-oplossingen.

Je ontwerpt, ontwikkelt en implementeert een gestandaardiseerde front-end voor content monitoring, met focus op KPI's, visualisaties en gebruiksvriendelijke dashboards. Een productieklare monitoringomgeving inclusief documentatie wordt opgeleverd.

Qualifications

• Minimaal 4 jaar aantoonbare ervaring in een vergelijkbare functie.
• Senior niveau met CI/CD-pijplijnen en ML lifecycle-tools zoals MLflow.
• Aantoonbare seniorervaring met Azure cloud en Databricks.
• Kennis van (schaalbaar maken van) data science- en ML-modellen in Python en/of Spark.
• Aantoonbaar seniorgevoel voor ML-observability en monitoringconcepten.

Responsibilities

• Ontwikkeling van de monitoringfront-end.
• Ontwerp en implementatie van standaard visualisaties en dashboardcomponenten.
• Afstemming met data scientists over informatiebehoefte en gebruikersinteractie.
• Configuratie van Databricks Apps of soortgelijke hostingoplossingen voor dashboards.
• Realisatie van koppelingen met monitoringdata en back-endcomponenten.
• Technische documentatie en overdracht van kennis aan het team.

Skills

Databricks Apps

Python

Streamlit dashboards

Front-end components

Data visualization

API integration

ML observability

Job description

Voor Stedin zoeken wij een MLOps Engineer. Je werkt binnen MLOps Engineering aan inhoudelijke monitoring voor AI- en machine learning-oplossingen.

De benodigde back-end monitoringfunctionaliteit is in ontwikkeling, maar er ontbreekt een gestandaardiseerde en gebruiksvriendelijke front-end waarmee data scientists en andere stakeholders inzicht krijgen in de kwaliteit, prestaties en stabiliteit van modellen en content monitoringprocessen.

Je realiseert een uniforme monitoringoplossing voor de opdrachtgever waarmee monitoringinformatie consistent wordt gepresenteerd.

Jouw doel is het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van een gestandaardiseerde front-end voor content monitoring binnen het ML-platform van de opdrachtgever.

Fasen en werkzaamheden

• Fase 1: Inventariseren van functionele eisen en wensen samen met data scientists en ML engineers; ontwerpen van een standaard dashboardstructuur; vaststellen van KPI's, visualisaties en gebruikersinteractie.
• Fase 2: Ontwikkelen van het monitoringdashboard (bijvoorbeeld met Streamlit op Databricks Apps); realiseren van de benodigde koppelingen met de content monitoring back-end; implementeren van standaardcomponenten en herbruikbare visualisaties.
• Fase 3: Valideren van de oplossing met stakeholders; doorvoeren van optimalisaties op basis van feedback; opleveren van een productieklare monitoringomgeving inclusief documentatie.

Op te leveren resultaten

• 1. Ontwerpdocument voor de standaard content monitoring front-end.
• 2. Werkende Databricks App voor content monitoring.
• 3. Geïmplementeerde koppeling tussen dashboard en content monitoring back-end.
• 4. Bibliotheek met gestandaardiseerde monitoringvisualisaties en dashboardcomponenten.
• 5. Documentatie voor beheer, gebruik en verdere ontwikkeling van de oplossing.
• 6. Overdracht van kennis aan het team.
• 7. Productieklare en gevalideerde monitoringomgeving.

Jouw profiel

• Databricks Apps en configuratie van Databricks Apps
• Python
• Dashboardontwikkeling, bij voorkeur met Streamlit
• Front-end ontwikkeling en het bouwen van herbruikbare componenten
• Datavisualisatie
• API-integraties (bijvoorbeeld met Databricks of andere dataplatformcomponenten)
• ML observability en monitoringconcepten

Je werkzaamheden omvatten

• Ontwikkeling van de monitoringfront-end.
• Ontwerp en implementatie van standaard visualisaties en dashboardcomponenten.
• Afstemming met data scientists over informatiebehoefte en gebruikersinteractie.
• Configuratie van Databricks Apps of vergelijkbare hostingoplossingen voor dashboards.
• Realisatie van koppelingen met beschikbare monitoringdata en back-endcomponenten.
• Technische documentatie van de oplossing en overdracht van kennis aan het team.

Wat niet tot jouw werkzaamheden behoort

• Ontwikkeling van content monitoring algoritmen.
• Ontwikkeling van AI-modellen.
• Product ownership of functioneel beheer van het platform.
• Platformbeheer buiten de benodigde configuraties voor de op te leveren oplossing.
• Opstellen van organisatiebrede monitoringstandaarden buiten de scope van ML Engineering.

Competenties

• Je kunt goed plannen.
• Je neemt verantwoordelijkheid en toont eigenaarschap.
• Je hebt een flexibele instelling.
• Je beschikt over goede communicatieve vaardigheden.
• Je werkt resultaatgericht.
• Je bent proactief.
• Je luistert actief en stemt af met stakeholders.

Functie-eisen

• Je hebt 4+ jaar aantoonbare ervaring in een soortgelijke functie.
• Je hebt ervaring op expertniveau met Spark en Python; ervaring met andere programmeertalen is een pré.
• Je hebt op seniorniveau ervaring met CI/CD-pipelines en MLOps lifecycle-tools zoals MLflow.
• Je hebt aantoonbare seniorervaring met Azure cloud en Databricks.
• Je beschikt over aantoonbare kennis van (het schaalbaar maken van) data science- en ML-modellen in Python en/of Spark.
• Je hebt aantoonbaar op seniorniveau ervaring met ML-observability en monitoringconcepten.

Extra Informatie

• Aantal uur 40
• ZZP mogelijk? Ja
• Thuiswerken mogelijk? N.t.b.
• Startdatum 01-10-2026