Vacancy description
Imported 2026-11-06 16:15:32.820146+00:00
Het team en de functie
Als Senior Data/MLOps Engineer ben je verantwoordelijk voor het verder opbouwen en professionaliseren van het dataplatform en de machine-learningomgeving. Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving en werkt onder andere met Python en tooling zoals Azure Data Factory, Databricks en Data Lake Storage. Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen. Ervaring met MLOps is een pré, maar belangrijker is dat je begrijpt hoe ML in productie gebracht wordt en sterk bent in data engineering en CI/CD.
Je komt terecht in een jong en technisch team van ongeveer 5 medewerkers, met onder andere data-analisten en developers op verschillende niveaus. Je werkt nauw samen met de data-analisten en krijgt een belangrijke rol in het verhogen van de technische standaard binnen het team. Daarom zoeken we iemand die niet alleen hands-on kan bouwen, maar ook code en architectuur kritisch kan beoordelen en collega’s kan coachen.
De sollicitatieprocedure
De procedure start met een online kennismakingsgesprek van ongeveer 30 minuten. Bij een goede eerste indruk volgt een verdiepend gesprek op kantoor met onder andere de CTO. Hierna volgt een derde gesprek waarbij de CEO ook aansluit, waarna bij een positieve uitkomst een passend aanbod wordt gedaan.
Interesse?
Stuur je CV en laat weten wanneer we je kunnen bellen. We vertellen je graag meer over deze mooie functie!
Full-text baseline
Classified 2026-11-07 12:47:20.937342+00:00
AINeeds review
Explicit role/task wording or requested domain skills support the proposed scope; LTA review remains required.
Skills suggested
- Data pipelines
Source passage
Ervaring met MLOps is een pré, maar belangrijker is dat je begrijpt hoe ML in productie gebracht wordt en sterk bent in data engineering en CI/CD.
- Python programming
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving en werkt onder andere met Python en tooling zoals Azure Data Factory, Databricks en Data Lake Storage.
- Model service operations
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Proposed e-CF links
Suggested links for review. They do not assess skill levels.
Data pipelines to B.2: Component Integrationrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Ervaring met MLOps is een pré, maar belangrijker is dat je begrijpt hoe ML in productie gebracht wordt en sterk bent in data engineering en CI/CD.
Task: The task integrates systems or components and checks compatibility.
Data pipelines to D.7: Data Science and Analyticsrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Ervaring met MLOps is een pré, maar belangrijker is dat je begrijpt hoe ML in productie gebracht wordt en sterk bent in data engineering en CI/CD.
Task: The task extracts and integrates data sources for analytics.
Python programming to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving en werkt onder andere met Python en tooling zoals Azure Data Factory, Databricks en Data Lake Storage.
Task: The Python code implements a specified application task with tests.
Model service operations to B.4: Solution Deploymentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task includes deployment and handover evidence.
Model service operations to C.5: Systems Managementrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task includes technical administration of the model service and its resources.
Model service operations to C.3: Service Deliveryrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task monitors service operation against an agreement.
Other source passages
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
AI suggestion
Classified 2026-11-07 16:21:02.875062+00:00
DataAINeeds review
MLOps-ervaring is expliciet een pré, maar de vacature zegt ook dat begrip van ML in productie belangrijker is; de vereiste status van de afzonderlijke model-operation skills is daarom niet eenduidig.
Skills suggested
- Data pipelines, required
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving
- Programming, required
Source passage
sterk bent in data engineering en CI/CD.
- Python programming
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving en werkt onder andere met Python
- Machine learning development
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
- Model service operations
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Proposed e-CF links
Suggested links for review. They do not assess skill levels.
Data pipelines to B.2: Component Integrationrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving
Task: The task integrates systems or components and checks compatibility.
Data pipelines to D.7: Data Science and Analyticsrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving
Task: The task extracts and integrates data sources for analytics.
Programming to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
sterk bent in data engineering en CI/CD.
Task: The code implements a specified application task with tests.
Python programming to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving en werkt onder andere met Python
Task: The Python code implements a specified application task with tests.
Machine learning development to D.7: Data Science and Analyticsrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task develops or adapts a model from data for a defined analytical task.
Machine learning development to B.1: Application Developmentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task implements an application or component that uses the model.
Model service operations to B.4: Solution Deploymentrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task includes deployment and handover evidence.
Model service operations to C.5: Systems Managementrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task includes technical administration of the model service and its resources.
Model service operations to C.3: Service Deliveryrelated · draft aiet for amey review
Source passage
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.
Task: The task monitors service operation against an agreement.
Other source passages
Je ontwikkelt schaalbare data-ingestie- en transformatie pipelines binnen een Azure-omgeving
Daarnaast help je MLOps-processen opzetten rondom het trainen, deployen, monitoren en beheren van ML-modellen.