Machine Learning Engineer

Introductie Help jij ons om complexe machine learning modellen naar productie te brengen en op schaal te laten draaien voor ruim 5 miljoen ANWB-leden? Als Machine Learning Engineer werk je aan innovatieve data-gedreven oplossingen die direct bijdragen aan onze marketing- en klantinteractieprocessen. Denk hierbij aan personalisatie, next-best-action modellen, klantsegmentatie, churn voorspelling en campagne-optimalisatie. In deze rol ligt de focus vooral op het ontwikkelen, implementeren en operationaliseren van concrete ML-use cases, terwijl je daarnaast een bijdrage levert aan de verdere ontwikkeling van ons machine learning platform.

Jouw rol Waar ga je aan werken? Als Machine Learning Engineer ben je verantwoordelijk voor het vertalen van data science oplossingen naar robuuste, schaalbare systemen die in productie kunnen draaien. Je speelt een cruciale rol in het overbruggen van de kloof tussen experimentele modellen en waardevolle bedrijfsoplossingen.

Wat ga je doen:

• Modellen productiewaardig maken
• Bouwen van schaalbare ML-pijplijnen
• Reviewen van code en ondersteunen bij het omzetten van experimentele oplossingen naar productiewaardige, geteste en onderhoudbare software
• Implementeren van monitoring, logging en alerting voor modellen in productie
• Zorgen voor efficiënte model serving strategieën samenwerken met data Scientists
• Adviseren over best practices voor reproduceerbare en productiegerichte code
• Meedenken over model-architectuur vanuit een engineering perspectief
• Gezamenlijk oplossen van technische uitdagingen MLOps platform ontwikkelen
• Bijdragen aan de verbetering van ons MLOps platform
• Automatiseren van herhalende processen in de ML lifecycle

Ons aanbod Wat bieden wij? Miljoenen gebruikers, geweldige werkcultuur, ruimte voor persoonlijke groei, en.....

• Een maandsalaris tussen de € 4.136,- en € 6.667,- op basis van 38 uur en een eindejaarsuitkering van 5,58%;
• Volledige vergoeding van de kosten voor woon-werkverkeer met het openbaar vervoer;
• ANWB-lidmaatschap en Wegenwacht-abonnement in Nederland voor auto of fiets;
• 25 vakantiedagen en 13 dagen kortere werktijdenregeling (ADV) bij een voltijds contract 40 uur);
• Uitgebreide opleidings-, trainings- en persoonlijke ontwikkelingsmogelijkheden via onze ANWB Academy;
• Diverse optionele collectieve regelingen met spannende kortingen op en arrangementen op alle ANWB producten en diensten;
• Goede voorzieningen voor thuiswerken en een thuiswerktoeslag van € 2,45 euro per dag (onbelast) – ANWB bevordert hybride werken;
• Persoonlijk ontwikkelingsbudget van € 700,- per jaar ter bevordering van jouw vitaliteit, vaardigheden, carrière, betrokkenheid en balans tussen werk en privé.

Ons team Waar werk je in de organisatie? Waar denk jij aan als je aan ANWB denkt? Grote kans dat je aan de Wegenwacht denkt. Dat klopt! Toch doen we veel meer. Wij zijn een vereniging die ook producten verkoopt in onze winkels, maatschappelijk relevante projecten realiseert, verzekeringen biedt, reizen voor onze leden organiseert, energieleverancier en nog veel meer. Dat maakt ANWB een veelzijdige werkgever met verschillende expertises onder één dak en waarbij maatschappelijke impact vooropstaat. Al deze producten en diensten genereren veel data die we binnen het Marketing Data Science (MDS) gebruiken om zo relevant mogelijk voor onze leden te zijn en onze marketingactiviteiten te optimaliseren. Jij wordt onderdeel van dit team. Je werkt in een team van Data Scientists en Machine Learning Engineers. Als Machine Learning Engineer vorm je de brug tussen Data Science en productie, waarbij je nauw samenwerkt met zowel Data Scientists, Data Engineers en MLOps Engineers. Je zorgt ervoor dat modellen schaalbaar, betrouwbaar en reproduceerbaar in productie worden gebracht en draagt actief bij aan de doorontwikkeling van ons MLOps-platform.

Als achtergrond neem jij mee Hebben wij een match? Je bent een technisch talent met passie voor het bouwen van robuuste ML-systemen! Je combineert software engineering expertise met kennis van machine learning en maakt graag de vertaalslag van experiment naar productie. Als achtergrond neem je verder mee:

• Afgeronde WO opleiding in Computer Science, Software Engineering, Data Science of vergelijkbare richting
• 2-5 jaar ervaring met het bouwen van production-grade machine learning systemen
• Uitstekende programmeervaardigheden in Python, inclusief ervaring met software development best practices zoals testing, versioning en code reviews
• Grondige kennis van ML frameworks (zoals TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) en begrip van fundamentele ML-concepten
• Ervaring met een groot cloud platform (wij werken met AWS)
• Bekend met containerization (Docker)
• Ervaring met CI/CD pipelines en MLOps principes
• Basiskennis van data engineering-concepten (data pipelines, ETL processen)
• Goede beheersing van de Nederlandse taal