Je werkt binnen een data-gedreven organisatie. Je bent verantwoordelijk voor het ontwikkelen, verbeteren en in productie brengen van voorspellende modellen die direct bijdragen aan betere planning en besluitvorming. Je werkt nauw samen met data engineers, analisten en business stakeholders om voorspellingen te vertalen naar concrete waarde voor de organisatie. Je komt terecht in een moderne organisatie waar data een centrale rol speelt in de dagelijkse operatie en strategische keuzes.
Je werkt in een ervaren team van data- en ML-specialisten dat zich richt op betrouwbare en schaalbare oplossingen met directe impact op processen en klanten. De cultuur is professioneel, open en gericht op continue verbetering.
Wat je doet
- Ontwikkelen, trainen en optimaliseren van forecasting-modellen (o.a. vraag-, volume- en capaciteitsvoorspellingen)
- Vertalen van businessvraagstukken naar betrouwbare en schaalbare ML-oplossingen
- Bouwen en beheren van end-to-end ML pipelines, van data processing en feature engineering tot deployment en monitoring
- Toepassen en combineren van statistische tijdreeksmethoden en machine learning technieken
- Bewaken van modelperformance, forecast accuracy en data drift in productie
- Implementeren van CI/CD en automatisering rondom het model lifecycle management
- Helder communiceren van voorspellingen, onzekerheden en modelkeuzes naar niet-technische stakeholders
- Actief bijdragen aan kennisdeling en technische innovatie binnen het team
Profiel
Als Machine Learning Engineer combineer je sterke kennis van forecasting en tijdreeksanalyse met solide engineering skills. Je bent nieuwsgierig, analytisch en pragmatisch: je weet wanneer een eenvoudig model volstaat en wanneer complexiteit loont. Je voelt je comfortabel tussen techniek en business en denkt actief mee over de toepassing van je modellen.
Eisen
- Aantoonbare ervaring met het ontwikkelen van forecasting-modellen en het in productie brengen hiervan
- Minimaal 3 jaar ervaring als ML Engineer, Data Scientist of in een vergelijkbare rol
- Uitstekende Python-vaardigheden (o.a. pandas, scikit-learn) en solide software engineering principes
- Kennis van tijdreeksmethoden zoals ARIMA, Prophet, gradient boosting (XGBoost/LightGBM) of deep learning-varianten
- Ervaring met SQL, versiebeheer en geautomatiseerde workflows
- Ervaring met cloudplatformen (Azure, AWS of GCP)
Wensen
- Ervaring met MLOps-tooling zoals MLflow, Databricks of Airflow
- Kennis van probabilistische forecasting en het kwantificeren van onzekerheid
- Ervaring met hiërarchische forecasting of het voorspellen op grote aantallen tijdreeksen
- Ervaring met distributed processing frameworks zoals Apache Spark
- Kennis van Infrastructure-as-Code (bijv. Terraform)
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.