Artificial Intelligence Engineer

Wil je een van de meest strategische AI-platforms van de klant verbeteren door middel van datagestuurde experimenten en meetbare modelverbeteringen?

Als AI Engineer - RAG Platform ben je verantwoordelijk voor het continu verbeteren van de kwaliteit, nauwkeurigheid en effectiviteit van het interne Retrieval-Augmented Generation (RAG) platform van de klant. Je werkt op het snijvlak van Informatieophaling, Data Science en Software Engineering. In plaats van AI-toepassingen of platforminfrastructuur te bouwen, is jouw primaire verantwoordelijkheid het verbeteren van de prestaties van het RAG-systeem zelf.

Het RAG-platform bedient duizenden gebruikers binnen de klant en fungeert als basis voor meerdere AI-gestuurde producten. Jouw focus ligt op het begrijpen waar en waarom het systeem onderpresteert, het ontwerpen van experimenten om verbeteringen te valideren en het vertalen van inzichten naar meetbare productie-uitkomsten.

Je draagt bij aan de gehele verbetercyclus, van foutanalyse en hypothese-generatie tot evaluatie, implementatie en monitoring. Je benut gebruikersfeedback, retrieval-metrics, evaluatiedatasets en producttelemetrie om continu de antwoordkwaliteit en het vertrouwen van gebruikers te verhogen.

Deze rol is ontworpen voor een zeer analytische en praktische specialist die zijn expertise in retrievalsystemen, evaluatiemethodologieën en toegepaste AI wil verdiepen, in plaats van zich te richten op people management of algemene productontwikkeling.

Je werkt nauw samen met Software Engineers, Platform Engineers, Data Scientists en Product Managers, terwijl je de drijvende kracht bent achter de continue verbetering van de RAG-capaciteiten van de klant.

Belangrijkste verantwoordelijkheden

• Verbeteren van de retrievalprestaties, antwoordkwaliteit en algehele gebruikerservaring door middel van experimentatie, analyse en optimalisatie.
• Bouwen van evaluatie- en meetcapaciteiten.
• Ontwikkelen van geautomatiseerde frameworks die de RAG-kwaliteit meten, regressies identificeren en bruikbare inzichten bieden voor toekomstige verbeteringen.
• Inzichten omzetten in productie-uitkomsten.
• Vertalen van data-analyse en experimentresultaten naar schaalbare, onderhoudbare engineeringoplossingen die meetbare zakelijke waarde opleveren.

Het RAG-platform is geen onderzoeksproject. Het is een productieproduct dat continu moet verbeteren. Je zult deel uitmaken van een team van ervaren ingenieurs die kritieke AI-capaciteiten binnen de klant bouwen en beheren. Succes in deze rol komt voort uit het combineren van wetenschappelijke nauwkeurigheid met engineeringexcellentie. We waarderen mensen die aannames uitdagen, ideeën valideren door middel van data en continu de kwaliteitsnorm verhogen.

We zijn op zoek naar iemand die geniet van het oplossen van moeilijke problemen en gedreven wordt door meetbare resultaten. Iemand die even comfortabel is met het bespreken van statistische significantie, retrieval-metrics en systeemarchitectuur.

Je neemt verantwoordelijkheid voor resultaten in plaats van activiteiten. Je bent van nature nieuwsgierig, analytisch en gepassioneerd over het verbeteren van complexe systemen.

Vereiste vaardigheden

• Retrieval-Augmented Generation (RAG);
• Python;
• Databricks;
• Evaluatiekaders voor GenAI-systemen;
• Promptoptimalisatie;
• Datapijplijnen en workflowautomatisering;
• CI/CD-praktijken;

Aanbevolen vaardigheden

• Ervaring met het fijn-tunen van taalmodellen;
• Ervaring met ranking- en retrievalsystemen;
• Ervaring met AI-observability en monitoring;
• Ervaring met werken met grootschalige productie-AI-platforms;
• Kennis van synthetische evaluatiedatasets en benchmarkcreatie.

Kennis en ervaring

• Masterdiploma of gelijkwaardig academisch niveau in Data Science, Kunstmatige Intelligentie, Computerwetenschappen, Wiskunde, Statistiek of een gerelateerd vakgebied;
• Minimaal 3 jaar relevante ervaring in machine learning, toegepaste AI of data science;
• Aantoonbare ervaring met het verbeteren van productieklare RAG-systemen of geavanceerde retrieval-gebaseerde AI-oplossingen;
• Ervaring met het ontwerpen van evaluatiemethodologieën en kwaliteitsmetrics;
• Sterke staat van dienst in het omzetten van analyses naar geautomatiseerde productoplossingen;
• Ervaring met het werken met grote datasets en complexe gedistribueerde omgevingen;
• Vermogen om bevindingen en aanbevelingen te communiceren naar zowel technische als niet-technische belanghebbenden;
• Beheersing van het Engels, zowel schriftelijk als mondeling.