Onder aansturing van de Manager Data & Intelligence en in nauwe samenwerking met Data Scientists zorg je voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van robuuste MLOps-omgevingen.
Je automatiseert het proces van modelontwikkeling tot productie, inclusief deployment, monitoring en schaalbaarheid. Je bent de brug tussen data science, software engineering en infrastructuur, en zorgt dat AI-modellen veilig, performant en betrouwbaar draaien in productie. Je werkt samen met teams zoals Cybersecurity, Systeembeheer en Data Engineering om te zorgen voor optimale integratie, beveiliging en performance.
Een greep uit jouw gevarieerde takenpakket:
Ontwikkeling en beheer van MLOps-platformen
- Ontwerp, documenteer en onderhoud CI/CD-pipelines en architecturen voor MLOps, CVOps en LLMOps.
- Automatiseer modeltraining, validatie en deployment met tools zoals MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker/Kubernetes en Terraform.
- Adviseer over integratie van architecturen in bestaande systemen en volg technologische ontwikkelingen.
Data- en modelbeheer
- Beheer versies van datasets en modellen, inclusief monitoring en logging.
- Waarborg datakwaliteit, governance en compliance (GDPR, security).
- Pas processen toe op Azure- en on-prem infrastructuur, inclusief best practices en IaC-configuraties.
Schaalbaarheid en performance-optimalisatie
- Optimaliseer infrastructuur voor grote datasets en complexe modellen.
- Implementeer load balancing en resource management in cloud- en on-prem omgevingen.
- Gebruik IaC voor schaalbare en herhaalbare infrastructuur.
Samenwerking en kennisdeling
- Werk samen met Data Scientists en Engineers om modellen productieklaar te maken.
- Deel best practices rond MLOps-, CVOps-, LLMOps- en IaC-processen.
- Adviseer over architectuur, tooling en infrastructuurconfiguraties.
