Terug naar overzicht
Vandaag zichtbaar op IKONSNieuwPopulair
GelderlandHybride36 uur/week<3mnd
Wat je doet
- Initiëren en ontwikkelen van innovatieve datagedreven oplossingen.
- Verbeteren van processen zoals fermentatiescreening voor plantaardige ingrediënten door machine learning toe te passen op historische data.
- Inzetten van large language model (LLM)-tools om versnipperde informatie uit interne en externe bronnen automatisch te ontsluiten, te structureren en beschikbaar te maken.
- Initiëren van nieuwe projecten en ideeën voor acquisitie door onderzoeksproposities vorm te geven en de meerwaarde van AI-oplossingen over te brengen.
- Leiden van projecten waarin nieuwe AI-oplossingen worden ontworpen en ontwikkeld.
- Vertalen van onderzoeksvragen naar robuuste machine-learningimplementaties, inclusief datavoorbewerking, modeltraining, validatie en implementatie.
- Samenwerken met domeinspecialisten en softwareontwikkelaars om datagedreven modellen te integreren met mechanistische of natuurkundige modellen en domeinkennis.
- Richting geven aan de toepassing van data- en AI-oplossingen binnen het food- en biobased domein.
Profiel
- Ruime ervaring met AI- en machine-learningmethoden.
- Gemakkelijk verbinding maken met collega's vanuit andere vakgebieden en energie krijgen van multidisciplinaire samenwerking.
- Complexe technische concepten kunnen uitleggen aan niet-technische stakeholders en digitale methoden vertalen naar praktische oplossingen.
- Proactief, innovatief en een teamspeler.
- PhD in Artificial Intelligence, Machine Learning, Computer Science of een vergelijkbare richting.
- Minimaal 3 jaar aantoonbare, hands-on ervaring met AI- en machine-learningontwikkeling, exclusief PhD.
- Aantoonbare expertise in machine-learning- en generatieve-AI-methodieken, waaronder LLM's, RAG-systemen, agentic AI, feature engineering, modelselectie en -validatie, supervised en unsupervised learning, optimalisatietechnieken, (deep) neural networks, probabilistische methoden en statistiek, datavisualisatie en natural language processing.
- Ervaring met of affiniteit voor het integreren van domeinkennis en randvoorwaarden in datagedreven modellen (Hybrid Modelling).
- Kennis en ervaring binnen de food- en biobased-domeinen is een pré.
- Goede beheersing van Python en moderne methoden voor machine-learningontwikkeling, inclusief versiebeheer (Git), testen en reproduceerbaarheid.
- Ervaring met cloudoplossingen, zoals Azure, is een pré.
- Taalniveau C1 in Engels.
Praktisch
- Werktijden kunnen in overleg worden vastgesteld voor een optimale balans tussen werk en privé.
- Mogelijkheden voor sabbatical leave, studieverlof en deels betaald ouderschapsverlof.
- Aandacht voor vitaliteit en toegang tot sportfaciliteiten.
- Stimulering van ontwikkeling en mobiliteit binnen de organisatie.
Hoe solliciteren?
Bekijk de volledige opdrachttekst en sollicitatie-informatie zodra je sollicitatie op maat klaarstaat.
Bestel een sollicitatie op maat om de volledige opdracht en sollicitatie-informatie te bekijken.
Meer context, minder losse zoekuren.
Je krijgt net genoeg context om te beoordelen of deze opdracht interessant is. De volledige briefing, klantdetails en vervolgstappen blijven beschikbaar in de app.