Machine Learning Engineer
Il y a 2 heures
Schaerbeek, Brussels, Belgique
Editx
Temps plein
Gratuit avec email ou Google
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Gratuit avec email ou Google
ppIT-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 in Brussel. /pulliDeze positie kan worden ingevuld met zowel vast contract (bediendestatuut) als freelance contract /liliDuurtijd: Lange termijn /liliRegio: Brussel /liliFulltime /li /ulpOntwikkelen, implementeren en beheren van machine learning-oplossingen binnen cloud
- en on-premise omgevingen. /ppDeployen van machine learning-modellen, met specifieke focus op Amazon SageMaker. /ppMonitoren en onderhouden van de performantie, beschikbaarheid en schaalbaarheid van modellen in productie. /ppImplementeren van best practices voor version control, model tracking en end-to-end model lifecycle management. /ppOntwerpen en beheren van schaalbare, betrouwbare en veilige infrastructuur voor machine learning-projecten. /ppZorgen voor een naadloze integratie tussen verschillende infrastructuur
- en datacomponenten. /ppOpzetten, implementeren en onderhouden van CI/CD-pipelines voor ML
- en data-oplossingen. /ppToepassen van Infrastructure as Code (IaC) om infrastructuur consistent, reproduceerbaar en beheersbaar te maken. /ppSamenwerken met data scientists, data engineers, product owners, architecten en business stakeholders om requirements te begrijpen en passende technische oplossingen te realiseren. /ppUitvoeren van technische en businessanalyses en vertalen van behoeften naar concrete ML
- en data-oplossingen. /ppUitvoeren van data-analyses in Python, onder andere met Jupyter Notebooks. /ppBijdragen aan data engineering-workflows en werken met tools zoals dbt en/of Dagster. /ppOpvolgen van nieuwe ontwikkelingen binnen machine learning, cloud, DevOps en MLOps en deze vertalen naar concrete verbeteringen. /ppOptimaliseren van bestaande workflows en systemen, met aandacht voor performantie, betrouwbaarheid en FinOps. /ppDeelnemen aan incident response en root cause analysis bij problemen rond data-integriteit, beschikbaarheid, performantie en datakwaliteit. /ppTroubleshooten en oplossen van technische en data-gerelateerde problemen binnen productieomgevingen. /ppOndersteunen van business intelligence en analytics door het ontwikkelen van dashboards en rapporteringen. /ppBijdragen aan een verdere professionalisering van MLOps, data engineering en cloud-based analytics binnen de organisatie. /p /p
- en on-premise omgevingen. /ppDeployen van machine learning-modellen, met specifieke focus op Amazon SageMaker. /ppMonitoren en onderhouden van de performantie, beschikbaarheid en schaalbaarheid van modellen in productie. /ppImplementeren van best practices voor version control, model tracking en end-to-end model lifecycle management. /ppOntwerpen en beheren van schaalbare, betrouwbare en veilige infrastructuur voor machine learning-projecten. /ppZorgen voor een naadloze integratie tussen verschillende infrastructuur
- en datacomponenten. /ppOpzetten, implementeren en onderhouden van CI/CD-pipelines voor ML
- en data-oplossingen. /ppToepassen van Infrastructure as Code (IaC) om infrastructuur consistent, reproduceerbaar en beheersbaar te maken. /ppSamenwerken met data scientists, data engineers, product owners, architecten en business stakeholders om requirements te begrijpen en passende technische oplossingen te realiseren. /ppUitvoeren van technische en businessanalyses en vertalen van behoeften naar concrete ML
- en data-oplossingen. /ppUitvoeren van data-analyses in Python, onder andere met Jupyter Notebooks. /ppBijdragen aan data engineering-workflows en werken met tools zoals dbt en/of Dagster. /ppOpvolgen van nieuwe ontwikkelingen binnen machine learning, cloud, DevOps en MLOps en deze vertalen naar concrete verbeteringen. /ppOptimaliseren van bestaande workflows en systemen, met aandacht voor performantie, betrouwbaarheid en FinOps. /ppDeelnemen aan incident response en root cause analysis bij problemen rond data-integriteit, beschikbaarheid, performantie en datakwaliteit. /ppTroubleshooten en oplossen van technische en data-gerelateerde problemen binnen productieomgevingen. /ppOndersteunen van business intelligence en analytics door het ontwikkelen van dashboards en rapporteringen. /ppBijdragen aan een verdere professionalisering van MLOps, data engineering en cloud-based analytics binnen de organisatie. /p /p