Vacancy description

Imported 2026-11-06 16:15:32.888524+00:00

Dit ga je doen Dit krijg je Dit bieden we nog meer Dit vragen wij Hier kom je te werken Bijzonderheden Over de functiegroep Stel gerust je vraag Dit ga je doen Wil jij zorgen dat Large Language Models (LLMs) ook echt gebruikt worden in digitaal forensisch werk? Als senior LLM / Agentic implementatie-engineer verbind je techniek, gebruikersbehoeften en organisatie. Je zorgt dat Digitale en Biometrische Sporen (DBS) beschikt over een veilige, stabiele en bruikbare voorziening voor LLMs en aanverwante AI. Je helpt forensisch deskundigen LLMs verantwoord en praktisch in te zetten. Het NFI neemt nieuwe AI-rekencapaciteit in gebruik. Jij bent verantwoordelijk voor de implementatie: van technische inrichting en ingebruikname tot adoptie. Je werkt nauw samen met digitaal forensisch onderzoekers en technisch specialisten. Je start bij teams met een concrete hulpvraag en breidt daarna uit naar teams waar AI kansrijk is, maar de behoefte nog moet worden ontwikkeld. Je organiseert demonstraties, ontwikkelt use-cases en zorgt dat techniek, werkprocessen en juridische, security- en privacykaders op elkaar aansluiten. Jouw verantwoordelijkheden Je beheert en evalueert een hybride LLM-landschap met on-premise oplossingen en commerciële diensten zoals OpenAI/ChatGPT, Claude, Gemini, Grok/xAI, DeepSeek en GLM/Z.ai. Je vertaalt gebruikersbehoeften naar voorzieningen, configuraties, werkafspraken, je organiseert ondersteuning, documentatie en voorbeeldtoepassingen, zodat collega’s daadwerkelijk met de omgeving kunnen werken. Je prioriteert doelgroepen, waarbij eerst de teams met een concrete vraag worden bediend en vervolgens de teams waar AI-toepassingen kansrijk zijn, maar waar de toepassing nog actief moet worden gestimuleerd. Je volgt ontwikkelingen in open-weight en commerciële LLMs, multimodale modellen, inference-frameworks, evaluatiemethoden en deploymentpatronen. Je test, selecteert en deployt modellen en onderzoekt Multi-GPU- en distributed-inference-opstellingen, waaronder model sharding. Voor modeltoegang richt en beheer je een LLM gateway/model access layer, bijvoorbeeld LiteLLM. Je houdt rekening met autorisatie, logging, kosten, budgetten, rate limits en rapportages. Je vergelijkt en test model-servingtechnologieën zoals vLLM, Ollama, SGLang, Hugging Face TGI, llama.cpp/llama-server, LocalAI en LM Studio. Een belangrijk onderdeel is een evaluatie- en testharness met benchmarksets en testprotocollen. Hiermee beoordeel je modellen, prompts, tools, deploymentvarianten en use-cases reproduceerbaar. Daarnaast verken en gebruik je LLM- en agentic-analysis-harnesses en reverse-engineeringtools, zoals RAPTOR, Kong en vergelijkbare tooling. Je bewaakt de planning, afhankelijkheden, risico’s, besluitvorming en voortgang. Daarbij verbind je technische teams en gebruikersgroepen, zodat gemaakte keuzes zowel technisch uitvoerbaar als praktisch bruikbaar zijn. Ook zoek je actief samenwerking met interne en externe partijen die aan vergelijkbare vraagstukken en oplossingen werken. Je benut deze contacten om kennis, ervaringen en best practices uit te wisselen. Waar werk je aan? Je werkt aan lokale deployment van open-weight LLMs en optimaliseert inference-performance, GPU-gebruik, batch sizing, latency en schaalbaarheid. Je combineert on-premise modellen met commerciële LLM-diensten en zorgt voor veilige, beheersbare toegang. Ook onderzoek en beoordeel je LLM-tools voor digitaal forensisch onderzoek, reverse engineering, codeanalyse en technische kennisontsluiting. Multi-GPU, model sharding, distributed inference en zakelijke AI-diensten maken daar onderdeel van uit. Je werkt samen met platformbeheer, AI-ontwikkeling, informatiebeveiliging, inkoop, juridische experts en eindgebruikers aan gebruiksrichtlijnen, autorisatie, gebruikersbeheer en governance. Zodra voorzieningen volwassen zijn, zorg je voor een gecontroleerde overdracht aan het beheerteam. Dit krijg je <span class="job-short-info__value " winautomationvisibilitylandmark="true"> Schaal 12 €4.818 - €7.094 (bruto) Arbeidsovereenkomst voor bepaalde tijd 24 maanden 32 - 36 uur Op deze functie is het Functiegebouw Rijk van toepassing. Inschaling vindt plaats op basis van je opleiding en ervaring. De mogelijkheid bestaat dat je in beginsel via een aanvangsschaal wordt aangesteld. Deze kan één schaal lager zijn dan de betreffende functieschaal. Een tijdelijke arbeidsmarkttoelage kan onderdeel zijn van de arbeidsvoorwaarden. Dit bieden we nog meer Naast het salaris ontvang je een individueel keuzebudget (IKB). Het IKB bestaat uit geld (16,5 % van je brutojaarsalaris) en tijd. Met het IKB maak jij de keuzes die bij jou passen en kun je een deel van je arbeidsvoorwaarden zelf samenstellen. Je kunt er bijvoorbeeld voor kiezen om een deel van je maandinkomen te laten uitbetalen wanneer jij dat wenst. Ook kun je dit budget omzetten in verlof en andersom of besteden aan fiscaalvriendelijke doelen. De Rijksoverheid hecht sterk aan persoonlijke groei en loopbaanontwikkeling en biedt daarvoor tal van mogelijkheden. Tot de secundaire arbeidsvoorwaarden behoren onder meer verschillende studiefaciliteiten, bedrijfsfitness, volledige vergoeding van je ov-reiskosten woon-werkverkeer en gedeeltelijk betaald ouderschapsverlof. Dit vragen wij hbo- of wo-werk- en denkniveau, bij voorkeur in informatica, data science, AI, technische bedrijfskunde, of een vergelijkbare richting; minimaal 4 jaar relevante werkervaring in een rol als platform engineer, infra engineer, DevOps engineer, technisch projectleider, of vergelijkbaar; ervaring met het implementeren of begeleiden van complexe technische systemen; aantoonbare affiniteit met AI, machine learning, data science, HPC, Linux, infrastructuur, of modeldeployment het vermogen om technische onderwerpen begrijpelijk te maken voor gebruikers en beslissers; ervaring met plannen, prioriteren, risico’s beheersen en stakeholders meenemen; gevoel voor security, privacy, betrouwbaarheid en verantwoord gebruik van deze technologie. Ervaring met LLMs, model serving, GPU-clusters, vLLM, Ollama, SGLang, Hugging Face Text Generation Inference, llama.cpp, LocalAI, LM Studio, LiteLLM, OpenAI API, ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini, Gemma, Grok/xAI, DeepSeek, GLM/Z.ai, Qwen, Llama, Mistral, Kimi, NVIDIA Nemotron, OLMo, Kong, RAPTOR, modeldeployment, model sharding, distributed inference, prompt evaluation of vergelijkbare tooling is een pre. Competenties Plannen en organiseren Analyseren Resultaatgerichtheid Omgevingsbewustzijn Samenwerken Overtuigingskracht Creativiteit Voortgangscontrole Dit vinden wij belangrijk Je bent iemand die structuur brengt in een technisch en organisatorisch nieuw terrein. Je helpt gebruikers actief, maar maakt tegelijkertijd duidelijk wat de grenzen en randvoorwaarden zijn. Je blijft nieuwsgierig naar nieuwe modellen en tooling, zonder iedere hype direct over te nemen. Daarbij begrijp je dat sommige toepassingen beter on-premise passen, terwijl andere verantwoord via commerciële voorzieningen kunnen worden aangeboden. Je kunt goed schakelen tussen experiment, implementatie en beheer en zorgt ervoor dat wat nodig is zorgvuldig wordt gedocumenteerd, zodat de voorziening overdraagbaar en onderhoudbaar blijft. Je betrekt collega’s actief, organiseert eigenaarschap en werkt resultaatgericht, waarbij je zichtbaar voortgang maakt. Je past goed in deze rol als je technische implementaties kunt leiden in een complexe organisatie. Je hoeft niet alles zelf te bouwen, maar je moet wel voldoende technisch begrip hebben om goede vragen te stellen, afhankelijkheden te zien en keuzes te laten landen. Waarom deze functie? LLMs en AI ontwikkelen zich snel. De waarde voor het NFI ontstaat wanneer technologie veilig, betrouwbaar en praktisch toepasbaar wordt gemaakt voor forensisch werk. In deze rol verbind je experiment en toepassing met eigen infrastructuur, commerciële LLM-diensten, technische evaluatie, governance en actieve adoptie. Hier kom je te werken Meer over Divisie Digitale en Biometrische Sporen DBS houdt zich voornamelijk bezig met forensisch onderzoek binnen geautomatiseerde systemen. Vele soorten software en hardware pas

Full-text baseline

Classified 2026-11-07 12:47:22.261313+00:00

AINeeds review

Explicit role/task wording or requested domain skills support the proposed scope; LTA review remains required.

Skills suggested

  • Information reporting
    Source passage

    Je houdt rekening met autorisatie, logging, kosten, budgetten, rate limits en rapportages.

  • LLM application engineering
    Source passage

    Wil jij zorgen dat Large Language Models (LLMs) ook echt gebruikt worden in digitaal forensisch werk?

Proposed e-CF links

Suggested links for review. They do not assess skill levels.

Other source passages

Senior LLM / Agentic implementatie-engineer

Je beheert en evalueert een hybride LLM-landschap met on-premise oplossingen en commerciële diensten zoals OpenAI/ChatGPT, Claude, Gemini, Grok/xAI, DeepSeek en GLM/Z.ai.

Je volgt ontwikkelingen in open-weight en commerciële LLMs, multimodale modellen, inference-frameworks, evaluatiemethoden en deploymentpatronen.

AI suggestion

Classified 2026-11-07 16:22:30.982789+00:00

AISuggestion

The advertised duties explicitly cover deploying and evaluating LLMs and AI systems. Data-specific professional tasks are not established; the mention of data science is an educational preference/affinity, not a data task.

Skills suggested

  • Model service operations, preferred
    Source passage

    Ervaring met LLMs, model serving, GPU-clusters, vLLM, Ollama, SGLang, Hugging Face Text Generation Inference, llama.cpp, LocalAI, LM Studio, LiteLLM, OpenAI API, ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini, Gemma, Grok/xAI, DeepSeek, GLM/Z.ai, Qwen, Llama, Mistral, Kimi, NVIDIA Nemotron, OLMo, Kong, RAPTOR, modeldeployment, model sharding, distributed inference, prompt evaluation of vergelijkbare tooling is een pre.

  • AI system evaluation, preferred
    Source passage

    Ervaring met LLMs, model serving, GPU-clusters, vLLM, Ollama, SGLang, Hugging Face Text Generation Inference, llama.cpp, LocalAI, LM Studio, LiteLLM, OpenAI API, ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini, Gemma, Grok/xAI, DeepSeek, GLM/Z.ai, Qwen, Llama, Mistral, Kimi, NVIDIA Nemotron, OLMo, Kong, RAPTOR, modeldeployment, model sharding, distributed inference, prompt evaluation of vergelijkbare tooling is een pre.

  • Responsible AI practice, required
    Source passage

    gevoel voor security, privacy, betrouwbaarheid en verantwoord gebruik van deze technologie.

  • Needs and results communication, required
    Source passage

    het vermogen om technische onderwerpen begrijpelijk te maken voor gebruikers en beslissers;

Proposed e-CF links

Suggested links for review. They do not assess skill levels.

Other source passages

Je test, selecteert en deployt modellen en onderzoekt Multi-GPU- en distributed-inference-opstellingen, waaronder model sharding.

Een belangrijk onderdeel is een evaluatie- en testharness met benchmarksets en testprotocollen. Hiermee beoordeel je modellen, prompts, tools, deploymentvarianten en use-cases reproduceerbaar.

Je werkt aan lokale deployment van open-weight LLMs en optimaliseert inference-performance, GPU-gebruik, batch sizing, latency en schaalbaarheid.