MLOps Engineer (ZZP of Dienstverband)

Functieomschrijving

Functieoverzicht

Je ontwerpt, ontwikkelt en implementeert een gestandaardiseerde front-end voor content monitoring binnen een ML-platform. Je maakt monitoringinformatie inzichtelijk voor data scientists en andere stakeholders, zodat kwaliteit, prestaties en stabiliteit van modellen en content monitoringprocessen zichtbaar en bruikbaar worden.

Taken en verantwoordelijkheden

• Inventariseren van functionele eisen en wensen samen met data scientists en ML engineers.
• Ontwerpen van een standaard dashboardstructuur voor content monitoring.
• Vaststellen van KPI’s, visualisaties en gebruikersinteractie.
• Ontwikkelen van een monitoringdashboard (voorkeur voor Streamlit op Databricks Apps).
• Realiseren van koppelingen met de beschikbare content monitoring back-end.
• Implementeren van standaardcomponenten en herbruikbare visualisaties.
• Valideren van de oplossing met stakeholders en doorvoeren van optimalisaties op basis van feedback.
• Opleveren van een werkende, productieklare monitoringomgeving inclusief technische documentatie en kennisoverdracht.

Op te leveren resultaten

• Ontwerpdocument voor de standaard content monitoring front-end.
• Werkende Databricks App voor content monitoring.
• Gekoppeld dashboard aan de content monitoring back-end.
• Bibliotheek met gestandaardiseerde monitoringvisualisaties en dashboardcomponenten.
• Documentatie voor beheer, gebruik en verdere ontwikkeling van de oplossing.
• Kennisoverdracht naar het team.
• Productieklare en gevalideerde monitoringomgeving.

Gewenste ervaring en vaardigheden

• Ervaring als Senior ML Engineer of MLOps Engineer.
• Ervaring met Databricks Apps.
• Vaardig in Python.
• Ervaring met dashboardontwikkeling (bij voorkeur Streamlit).
• Front-end ontwikkeling en datavisualisatie.
• Ervaring met API-integraties in Azure Databricks.
• Kennis van ML observability en monitoringconcepten.

Wat behoort tot de opdracht

• Ontwikkeling van de monitoringfront-end.
• Ontwerp van standaard visualisaties.
• Afstemming met data scientists over informatiebehoefte.
• Configuratie van Databricks Apps.
• Realisatie van koppelingen met beschikbare monitoringdata.
• Technische documentatie van de oplossing.

Wat is geen onderdeel van de opdracht

• Ontwikkeling van content monitoring algoritmen.
• Ontwikkeling van AI-modellen.
• Product ownership of functioneel beheer.
• Platformbeheer buiten de benodigde configuraties voor de op te leveren oplossing.
• Organisatiebrede monitoringstandaarden buiten ML Engineering.

Eisen

• Kandidaat heeft 4+ jaar aantoonbare ervaring in een soortgelijke functie
• Kandidaan heeft expert level ervaring met Spark & Python. Andere
  programmeertalen zijn een pre
• Kandidaat heeft op senior level ervaring met CI/CD pipelines en MLOps
  lifecycle tools zoals MLFlow
• Kandidaat heeft aantoonbaar op senior level ervaring met Azure cloud en
  Databricks
• Kandidaat heeft aantoonbaar kennis van (het schaalbaar maken van) DS en ML
  modellen in Python en/of Spark
• Graag marktconform aanbieden. Tarieven dienen all in te zijn. Losse
  declaraties zijn niet toegestaan
• Kandidaat heeft aantoonbaar op senior level ervaring met ML observability
  en monitoringconcepten

Gunningscriteria

Competenties

• Goed kunnen plannen
• Verantwoordelijkheidsgevoel
• Flexibele instelling
• Goede communicatieve vaardigheden
• Resultaatgericht
• Proactief
• Luistervaardig

Je sollicitatie dient uiterlijk 26 augustus 2026 om 06:00 uur door ons te zijn ingediend, voorzien van een motivatie (waarin wordt toegelicht hoe aan de eisen en gunningscriteria wordt voldaan) en twee referenties. Wij ontvangen je gegevens graag minimaal één werkdag vóór de sluitingsdatum.