Machine Learning Engineer – Schaarbeek

IT-Planet is dé HR specialist voor flexibele en tijdelijke staffing in IT. Wij verzorgen IT-projecten bij diverse top 100-klanten over heel Vlaanderen en Brussel in volgende IT-domeinen: Application Development, Infrastructure Services & Software Testing. Met 15 jaar ervaring achter de kiezen kunnen wij perfect tegemoet komen aan jouw individuele noden. Bij ons kan en mag je groeien en leren, kortom floreren in jouw job. Sounds good? Op vandaag hebben wij reeds 180 fijne collega’s op project. Om ons team verder te versterken zijn we momenteel op zoek naar een Machine Learning Engineer(m/v/x) om aan de slag te gaan bij onze klant inBrussel.

• Deze positie kan worden ingevuld met zowel vast contract (bediendestatuut) als freelance contract
• Duurtijd:Lange termijn

• Ontwikkelen, implementeren en beheren van machine learning-oplossingen binnen cloud- en on-premise omgevingen.
• Deployen van machine learning-modellen, met specifieke focus op Amazon SageMaker.
• Monitoren en onderhouden van de performantie, beschikbaarheid en schaalbaarheid van modellen in productie.
• Implementeren van best practices voor version control, model tracking en end-to-end model lifecycle management.
• Ontwerpen en beheren van schaalbare, betrouwbare en veilige infrastructuur voor machine learning-projecten.
• Zorgen voor een naadloze integratie tussen verschillende infrastructuur- en datacomponenten.
• Opzetten, implementeren en onderhouden van CI/CD-pipelines voor ML- en data-oplossingen.
• Toepassen van Infrastructure as Code (IaC) om infrastructuur consistent, reproduceerbaar en beheersbaar te maken.
• Samenwerken met data scientists, data engineers, product owners, architecten en business stakeholders om requirements te begrijpen en passende technische oplossingen te realiseren.
• Uitvoeren van technische en businessanalyses en vertalen van behoeften naar concrete ML- en data-oplossingen.
• Uitvoeren van data-analyses in Python, onder andere met Jupyter Notebooks.
• Bijdragen aan data engineering-workflows en werken met tools zoals dbt en/of Dagster.
• Opvolgen van nieuwe ontwikkelingen binnen machine learning, cloud, DevOps en MLOps en deze vertalen naar concrete verbeteringen.
• Optimaliseren van bestaande workflows en systemen, met aandacht voor performantie, betrouwbaarheid en FinOps.
• Deelnemen aan incident response en root cause analysis bij problemen rond data-integriteit, beschikbaarheid, performantie en datakwaliteit.
• Troubleshooten en oplossen van technische en data-gerelateerde problemen binnen productieomgevingen.
• Ondersteunen van business intelligence en analytics door het ontwikkelen van dashboards en rapporteringen.
• Bijdragen aan een verdere professionalisering van MLOps, data engineering en cloud-based analytics binnen de organisatie.

• Bachelor- of masterdiploma in Computer Science, Informatica, Information Technology of een vergelijkbare richting.
• Aantoonbare ervaring als Machine Learning Engineer, MLOps Engineer of in een gelijkaardige functie.
• Sterke ervaring met machine learning operations (MLOps) en model lifecycle management.
• Sterke kennis van Python en ervaring met data-analyse via Jupyter Notebooks.
• Hands-on ervaring met cloud- én on-premise infrastructuur.
• Ervaring met het ontwerpen en beheren van infrastructuur voor machine learning- en data-oplossingen.
• Ervaring met DevOps-principes en CI/CD-pipelines.
• Ervaring met containertechnologieën zoals Docker.
• Ervaring met container orchestration, bijvoorbeeld Kubernetes of Amazon ECS.
• Ervaring met Infrastructure as Code (IaC).
• Kennis van Amazon SageMaker en AWS-services is een sterke plus.
• Ervaring met machine learning frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn.
• Kennis van data engineering en ervaring met dbt en/of Dagster.
• Kennis van big data-technologieën zoals Apache Spark en Kafka.
• Goede kennis van SQL en ervaring met SQL- en NoSQL-databases.
• Ervaring met het bouwen van dashboards in Power BI en/of QlikView.
• Kennis van aanvullende programmeertalen zoals R, Java of C++ is een plus.
• Ervaring met business- en technische analyses.
• Sterke probleemoplossende en analytische vaardigheden en het vermogen om kritisch en creatief te denken.
• Sterke communicatie- en samenwerkingsvaardigheden.
• Zelfstandig kunnen werken en meerdere taken en prioriteiten efficiënt kunnen beheren.
• Proactieve ingesteldheid en een sterke focus op continuous improvement.
• Zeer goede kennis van het Nederlands.
• Passieve kennis van het Frans.
• Bereidheid om hybride te werken, met vier dagen thuiswerk en één vaste kantoordag op donderdag in Schaarbeek.

Wat