In één oogopslag
- Taken: Werk aan een modern dataplatform en ontwikkel machine-learningmodellen van begin tot eind.
- Bedrijf: Klein, technisch sterk team met veel vrijheid en verantwoordelijkheid.
- Voordelen: Salaris tot €7.000,-, 27 vakantiedagen en pensioenregeling.
- Overige informatie: Ontwikkelingsmogelijkheden in een informeel team.
- Waarom deze baan: Maak impact door data-oplossingen te bouwen en MLOps-processen te verbeteren.
- Kwalificaties: Minimaal 3 jaar ervaring met Azure, Python, SQL en data pipelines.
Het verwachte salaris ligt tussen 7000 - 7000 € per maand.
Wil jij werken aan een modern dataplatform waar je niet alleen een klein stukje van de puzzel bouwt, maar daadwerkelijk betrokken bent bij de volledige datafunnel? Van het binnenhalen en verwerken van data tot het bouwen van dataproducten, machine-learningmodellen en het uiteindelijk beschikbaar maken daarvan voor de business?
Je komt terecht in een klein en technisch sterk team waarin je veel vrijheid en verantwoordelijkheid krijgt. Er zijn geen lagen van management waar je voor iedere beslissing langs moet. Heb je een goed idee? Dan is de kans groot dat je het gewoon gaat bouwen. Als Senior Data Engineer / MLOps Engineer werk je op een Azure-based dataplatform en ben je actief over de gehele datafunnel. Je houdt je bezig met het ontsluiten van databronnen, data engineering, datawarehousing en het beschikbaar maken van data voor analyses en machine-learningtoepassingen. Daarnaast ligt er een belangrijke rol rondom MLOps. Je helpt ervoor te zorgen dat modellen niet alleen ontwikkeld worden, maar ook daadwerkelijk betrouwbaar, schaalbaar en geautomatiseerd naar productie kunnen worden gebracht.
In deze rol ben je van begin tot eind betrokken bij het datalandschap. Je houdt je bezig met het ontwerpen, bouwen en optimaliseren van data pipelines en data workloads en werkt dagelijks aan het Azure dataplatform en moderne cloud-native data-oplossingen. Daarbij ontsluit, transformeer en modelleer je grote hoeveelheden data en zorg je ervoor dat deze op een betrouwbare en schaalbare manier beschikbaar komen. Je werkt hierbij aan de volledige datafunnel: van bron tot dataproduct. Naast het ontwikkelen van data-oplossingen bouw je mee aan de onderliggende, schaalbare data-infrastructuur. Je automatiseert deployments en processen rondom data en machine learning en speelt een belangrijke rol in het implementeren en verder verbeteren van MLOps-processen. Je zorgt ervoor dat machine-learningmodellen daadwerkelijk production-ready worden gemaakt en beheerd kunnen worden binnen de Azure-omgeving. Daarbij houd je de dataprocessen, modellen en de performance van het platform nauwlettend in de gaten en zoek je continu naar mogelijkheden om deze verder te verbeteren.
Functie-eisen:
- Minimaal 3 jaar ervaring als Data Engineer, MLOps Engineer of een vergelijkbare rol;
- Ervaring met Azure en cloud-based data platforms;
- Sterke kennis van Python en SQL;
- Ervaring met data pipelines, ETL/ELT en datawarehousing;
- Ervaring met CI/CD, automation en deployment;
- Affiniteit met of ervaring in Machine Learning / MLOps;
- Een goede kennis van software engineering principes;
- Een zelfstandige en ondernemende werkhouding;
Aanbod:
- Salaris tot €7.000,-
- 27 vakantiedagen
- Pensioenregeling
- Leuk informeel team
- Veel ontwikkelingsmogelijkheden
Machine learning Engineer in The Hague werkgever: Sterksen
De Rechtbank Amsterdam is een uitstekende werkgever die zich richt op het creëren van een toekomstbestendige werkomgeving. Met een sterke focus op samenwerking, professionele ontwikkeling en een gezonde werkcultuur biedt de organisatie unieke kansen voor leiderschap en impact. Werken in Amsterdam betekent niet alleen bijdragen aan belangrijke juridische processen, maar ook profiteren van flexibele werkopties en een dynamische omgeving waarin jouw leiderschapskwaliteiten echt tot bloei kunnen komen.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Machine learning Engineer in The Hague 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 Sterksen!
✨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 Sterksen, 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 Sterksen.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Sterksen. 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 Machine learning Engineer in The Hague 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 Sterksen 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 Sterksen 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 Sterksen? 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 Sterksen ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Sterksen
✨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 Sterksen
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Sterksen 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.
