In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel en verbeter AI-modellen voor financiële voorspellingen en agenten.
- Bedrijf: Gain, de Private Markets Super App met een innovatieve cultuur.
- Voordelen: Competitief salaris, bonus, gezondheidsvoordelen en flexibele werkopties.
- Overige informatie: Internationale werkomgeving met veel groeikansen en een leuke teamcultuur.
- Waarom deze baan: Werk aan baanbrekende technologieën en maak impact in de financiële wereld.
- Kwalificaties: Minimaal 6 jaar ervaring in ML of software engineering, met focus op LLM-agenten.
Het verwachte salaris ligt tussen 56700 - 69300 € per jaar.
Wie zijn wij? Gain is de Private Markets Super App, een verbonden wereldwijd platform dat transformeert hoe toonaangevende investeerders, adviseurs en bedrijven deals zoeken, evalueren en uitvoeren. Door investeringskwaliteit intelligentie, AI-gestuurde workflows en eigen data te combineren in één verenigd platform, stelt Gain top dealteams in staat om sneller te bewegen, risico's te verminderen en vertrouwen op te bouwen. Gain wordt vertrouwd door meer dan $1 biljoen aan privé-kapitaal, gebruikt door 100% van MBB en Big Four bedrijven, en door 80% van de top 20 M&A advieshuizen ter wereld.
Hoe we werken: Veel particuliere bedrijven publiceren weinig of geen financiële details. Over een database van meer dan 5 miljoen bedrijven voorspellen we omzet en EBITDA vanuit spaarzame labels, en we voorspellen of en wanneer een bedrijf zal worden gekocht of verkocht. Onze agents zoeken, navigeren en extraheren bedrijfsgegevens uit bronnen die elkaar tegenspreken, en beslissen welke bron te vertrouwen voordat ze zich aan een antwoord verbinden. We zijn provider-agnostisch. Modelkeuzes volgen de evaluaties, en we wisselen LLM's wanneer de cijfers dat aangeven.
Wat ga je doen? Het werk bestaat voor ongeveer de helft uit LLM-agents en voor de andere helft uit aangepaste ML, met een lichte voorkeur voor agents. Je ontwerpt onze agentpijplijnen: architectuur, tools en welk model voor welke taak. Je zult de technische richting vormgeven samen met onze AI Lead. De evaluatie achter agents en modellen: offline referentiesets, live productie-evaluaties, en de beslissing of een verbetering echt is. Onze voorspellingsmodellen voor financiën en deals: kenmerken, validatie, hertraining, en weten wanneer een eenvoudiger model wint. Werk in productie krijgen: traceer waar pijplijnen falen en los eerst de zwakste schakels op, met compute, geheugen en modelkosten in het achterhoofd. Het verhogen van de standaard binnen het team door ontwerpbeoordelingen, pairing en een eval-first gewoonte die blijft hangen.
Wie ben jij? Je hebt ML-systemen in productie gebouwd en beheerd gedurende jaren, meestal 6+ in ML of software engineering. In de afgelopen 1–2 jaar heb je LLM-agents of pijplijnen geleverd waar echte gebruikers op vertrouwen, geen demo's. Je hebt modelbeoordelingservaring. Je hebt te maken gehad met lekkage, distributieverschuiving en kalibratie op echte data. Je meet voordat je claimt. Je kunt een evaluatieset bouwen en een eerlijke verbetering onderscheiden van een gelukkige. Je geeft meer om de gebruikersuitkomst dan om de techniek. Ideeën zonder duidelijke klantvoordelen worden hier niet gebouwd, hoe interessant ook.
Aanvullend: tijd-tot-gebeurtenis modellering, ruisachtige of tegenstrijdige gegevensbronnen, financiële of particuliere bedrijfsdata. Geen financiële achtergrond nodig.
Het team: Je voegt je bij ons Data & AI-team van zes en rapporteert aan Renan, onze AI Lead die al meer dan 10 jaar productiemodellen bouwt. Ons engineeringteam runt de infrastructuur, en jij bepaalt wat daarop draait.
De stack: Kern: Python (async, volledig getypt met Pydantic) en FastAPI. LLM's: meerdere aanbieders achter onze eigen provider-agnostische laag, met Pydantic AI voor getypte agents. Evaluaties en observabiliteit: Pydantic Evals en Logfire. Data: PostgreSQL met pgvector. Cloud: GCP (Cloud Run, Cloud Tasks), Docker, GitHub Actions.
Wat bieden wij? Competitief basissalaris en jaarlijkse bonus gekoppeld aan jouw prestaties / OKR's. Aantrekkelijke voordelen waaronder gezondheids- en welzijnsvergoeding, budget voor thuiswerken, leer- en coachingvoordelen, enz. Flexibel hybride werkmodel met 3 dagen per week op ons kantoor in Amsterdam. Gezonde werk-privébalans die planbaarheid en persoonlijke verplichtingen mogelijk maakt. Kans om te groeien met het bedrijf en toenemende verantwoordelijkheden, ondersteund door veel coaching en een feedbackgedreven aanpak. Geweldige leer- en carrièrekansen. Internationale omgeving met hubs in New York, Londen, Amsterdam, Frankfurt, Warschau en Bangalore. Cultuur van vertrouwen, eigenaarschap en standaard van excellentie en een leuke werksfeer met regelmatige uitjes en evenementen. Na product-markt fit en aspirerende unicorn-status - dit is een uitstekende tijd om bij ons aan te sluiten en te groeien!
Klinkt dit als een perfecte match? We zijn trots op ons geweldige product en geloven dat het veel potentieel heeft. We groeien snel en hebben plezier terwijl we ons platform en bedrijf bouwen. Klinkt dit als een team waar je deel van zou willen uitmaken? Klik op 'Solliciteer' en dien je CV in, we zijn enthousiast om je te leren kennen en je te laten zien wat we doen!
Gain is een werkgever die gelijke kansen biedt. We vieren diversiteit en zetten ons in voor het creëren van een inclusieve omgeving voor alle medewerkers. We discrimineren niet op basis van ras, kleur, religie, geslacht, seksuele geaardheid, genderidentiteit of -expressie, leeftijd, nationale afkomst, handicap, veteranenstatus of enige andere wettelijk beschermde kenmerken.
AI Engineer in Amsterdam werkgever: Gain.pro
Gain is een uitstekende werkgever die een stimulerende en inclusieve werkomgeving biedt in Amsterdam, waar je de kans krijgt om te groeien binnen een snelgroeiende organisatie. Met competitieve salarissen, aantrekkelijke voordelen zoals een gezondheidsbudget en flexibele werkmodellen, stimuleert Gain een gezonde werk-privébalans en biedt het volop mogelijkheden voor persoonlijke ontwikkeling en coaching. Je zult deel uitmaken van een internationaal team dat zich richt op innovatie en uitmuntendheid, met regelmatige teamuitjes en een cultuur van vertrouwen en eigenaarschap.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je AI Engineer in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Gain.pro!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Gain.pro, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Gain.pro.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Gain.pro. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als AI Engineer in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Gain.pro ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Gain.pro echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Gain.pro? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Gain.pro ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Gain.pro
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Gain.pro
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Gain.pro mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
