Machine learning engineer
Alles over de functie, loopbaanmogelijkheden en voorwaarden
De functie
Wat doet een machine learning engineer?
Als machine learning engineer ontwikkel, train en implementeer je algoritmes waarmee systemen zelfstandig leren van data. Je zorgt ervoor dat modellen goed presteren, schaalbaar zijn en geïntegreerd worden in software of processen. Toepassingen zijn voor voorspellingen, classificaties, aanbevelingen of patroonherkenning in tekst, beeld of geluid. In deze functie combineer je wiskunde, programmeren en data science met software engineering en kennis van infrastructuur. Taken en projecten van een machine learning engineer hebben betrekking op:
- Bouwen van voorspellingsmodellen voor churn of verkoopkansen.
- Ontwikkelelen van een aanbevelingsmodel voor e-commerceplatformen.
- Herkennen van fraude in financiële transacties middels supervised learning.
- Trainen van beeldherkenning voor medische diagnostiek.
- Inzetten van NLP modellen om e-mails automatisch te classificeren.
- Verrijken van chatbots met AI voor betere antwoorden.
- In productie brengen van ML modellen via CI/CD en MLOps pipelines.
Waar is de behoefte aan machine learning engineers het grootst?
Met de opkomst van generatieve AI en AI oplossingen op maat, groeit de behoefte machine learning engineers snel. Door de steeds bredere toepassingen van consumententechnologie tot industriële automatisering en alles daartussen en omheenis de vraag het grootst bij:
- Techbedrijven, AI-startups en scale-ups.
- E-commerce bedrijven en marketingbedrijven.
- Fintech bedrijven, banken, verzekeraars en andere financiële instellingen.
- Zorg- en onderzoeksinstellingen.
- Logistiek en industrie (voor bijvoorbeeld voorraadoptimalisatie en predictive maintenance).
- Overheden en kennisinstellingen.
Opleiding, werkervaring en persoonlijke eigenschappen
Welke opleidingen zijn belangrijk voor de functie van machine learning engineer?
- Algemeen: opleidingen met een sterk technische of wiskundige inhoud.
- HBO en WO opleidingen rond kunstmatige intelligentie.
- Informatica, software engineering en data science.
- Toegepaste wiskunde, elektrotechniek of technische natuurkunde.
- Masters en specialisaties voor Applied AI, deep learning of MLOps.
Welke tools en technieken kunnen belangrijk zijn?
- Algemeen: ruime kennis van programmeertalen, frameworks en infrastructuurtools.
- Programmeertalen: Python (dominant), R, Java, Scala.
- Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost.
- Data analyse: Pandas, NumPy, Matplotlib.
- Model deployment: Docker, FastAPI, MLflow, Airflow.
- MLOps-tools: Kubeflow, SageMaker, Vertex AI.
- Cloud platforms: AWS, Azure, Google Cloud (GCP).
- Versiebeheer en CI/CD: Git, Jenkins.
Welke werkervaring is belangrijk voor de functie van machine learning engineer?
- Ervaring met het bouwen en trainen van ML modellen op echte datasets.
- Kennis van SQL, API’s, data pipelines en data cleaning.
- Ervaring met data preprocessing en feature engineering.
- Kennis van model-evaluatie en optimalisatie (ROC, precision, recall, F1-score).
- Ervaring met het versiebeheer van modellen en deployment in productie.
- Sterk in samenwerking met data scientists, devs en analisten in multidisciplinaire teams.
- Ervaring met ML in cloudomgevingen en met edge computing.
Wat zijn belangrijke soft skills voor een machine learning engineer?
- Analytisch vermogen: snel verbanden herkennen in complexe data.
- Nauwkeurigheid: in modellen hebben kleine fouten grote gevolgen.
- Communicatieve vaardigheden: kunnen uitleggen wat een model doet en waarom.
- Samenwerken: met developers, analisten en productteams.
- Leergierigheid: meegaan in de vele snelle ontwikkelingen rond AI en machine learning.
- Probleemoplossend denken: van experiment naar toepasbaar product.
Carrièremogelijkheden en salaris
Welke carrièremogelijkheden zijn er voor een machine learning engineer?
De functie van machine learning engineer biedt enorme doorgroeimogelijkheden. Je groeit mee met de ontwikkelingen rond AI en de onophoudelijke toename van het aantal toepassingen. Je kunt doorgroeien naar functies zoals:
- Senior machine learning engineer of AI lead.
- AI product owner.
- MLOps engineer; specialist in deployment & monitoring van modellen.
- Data scientist of data engineer.
- AI architect.
- Research engineer, in de richting R&D, deep learning, LLM’s.
- Consultant of zelfstandig AI specialist.
Wat maakt de functie van machine learning engineer een interessante carrièrestap?
Als machine learning engineer werk je iedere dag met de nieuwste technologie aan slimme systemen die zichzelf verbeteren. Daarbij combineer je theorie met praktische toepassingen in een vakgebied dat sterk groeit en zich blijft ontwikkelen. Als je houdt van data, technologie en het bouwen aan slimme oplossingen en een achtergrond hebt in software development, data engineering, data science of technisch wiskunde is deze functie een uitdagende volgende stap. Daarin kan je een stevig fundament leggen voor steeds hogere functies binnen het werkgebied van AI.
Wat kan je als machine learning engineer verdienen?
Het salaris van een machine learning engineer is sterk afhankelijk van je werkervaring, opleidingen, de branche waarvoor je kiest, de regio en de organisatiegrootte van je nieuwe werkgever. De salarisrange van junior tot senior ligt tussen de €3.200 en meer dan €7.000 bruto per maand. Met bijzondere specialisaties kan dat ook aanmerkelijk meer zijn. Bij de overheid liggen salarissen meestal vast in schalen, zijn er goede secundaire arbeidsvoorwaarden en is er weinig onderhandelingsruimte voor arbeidsvoorwaarden. In commerciële sectoren is salaris altijd onderhandelbaar en is er meer ruimte voor bijvoorbeeld bonussen, een leaseauto, extra vrije dagen of gunstige regelingen voor remote werken.
Interesse in deze functie?
Meld je hier aan, ontdek de voordelen van Jobbemiddeling en lees hoe wij jou kunnen helpen.