Netbeheerder TenneT zoekt een MLOps engineer die ML- en dataoplossingen betrouwbaar laat draaien in een kritieke 24/7-omgeving. Je zet processen op voor deployment, monitoring en modelbeheer.
Via de link naar Funle.nl op de opdrachtpagina
TenneT beheert het hoogspanningsnet en draait ML-toepassingen in een omgeving die altijd beschikbaar moet zijn. Je voert MLOps-principes in voor deployment, monitoring en lifecyclebeheer, en richt processen in voor modelgovernance, versiebeheer, validatie en incidentafhandeling. Ook verbeter je de standaarden voor ML-modellen en dataproducten en help je het team in AI/ML-kennis te groeien. Gevraagd zijn een hbo- of wo-opleiding in een relevante richting, minstens drie jaar ervaring met MLOps of data engineering en vloeiend Nederlands en Engels. Je bent twee tot drie dagen per week op locatie.
De opdracht gaat over het in productie brengen en beheren van machine learning-modellen (MLOps) en het opbouwen van AI/ML-kennis in het team.
AI is het werk zelf.
Gebruik een coding-assistent om pijplijnconfiguraties, Dockerfiles en monitoringchecks sneller op te stellen, en laat een LLM conceptdocumentatie schrijven voor modelgovernance en incidentprocedures. Door de kritieke omgeving moet alles wel grondig worden getest en gereviewd.
Suggestie door AI Een idee voor een aanpak, geen eis van de opdrachtgever.
Deze opdracht gaat over automatiseren onderzoeken leren
Met een profiel op actiefai zie je in je portaal welke opdrachten bij jou passen, en reageer je op vragen van bedrijven die hier zelf iets uitzetten.
Deze pagina is met AI gemaakt op basis van de oorspronkelijke plaatsing bij Freelapp. Kijk daar voor de precieze voorwaarden. Klopt er iets niet, of wil je dat deze opdracht hier niet staat? Laat het ons weten, dan halen we hem weg.