In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel en implementeer machine learning modellen voor belangrijke bedrijfsprocessen.
- Bedrijf: Een toonaangevende media- en marketingorganisatie met een focus op data en AI.
- Voordelen: Werken aan impactvolle projecten met kansen voor professionele groei en ontwikkeling.
- Overige informatie: Inclusieve cultuur die samenwerking en continue leren stimuleert.
- Waarom deze baan: Maak deel uit van een innovatief team dat AI en data gedreven oplossingen toepast.
- Kwalificaties: Ervaring met machine learning en kennis van Python of vergelijkbare talen.
Het verwachte salaris ligt tussen 50850 - 62150 € per jaar.
A leading media and marketing organization are seeking a Data Scientist to join its internal team.
The company is focused on leveraging data and AI to drive scalable, business-critical solutions and deliver measurable outcomes across multiple industries.
Role
Overview: The Data Scientist will focus on productionizing machine learning models , transforming prototypes into robust, scalable systems that support key business operations.
The role is central to embedding AI and data-driven insights into the company’s processes, working closely with internal teams to maximize impact.
Key
Responsibilities: Collaborate with internal stakeholders to identify opportunities for machine learning applications.
Develop, deploy, and maintain machine learning models in production environments.
Optimize and monitor models to ensure performance, scalability, and reliability.
Implement best practices in MLOps, version control, and model lifecycle management.
Integrate models into operational systems alongside engineering and analytics teams.
Document workflows, code, and methodologies to ensure maintainability and reproducibility.
Requirements: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, or a related field.
Proven experience in deploying machine learning models in production.
Proficiency in Python or a similar language, and experience with ML frameworks (e. g., Tensor Flow, Py Torch, Scikit-learn).
Familiarity with MLOps tools and practices, including Docker, Kubernetes, and CI/CD pipelines.
Strong understanding of data pipelines, ETL processes, and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
Excellent problem-solving skills and the ability to work collaboratively in a fast-paced environment.
Preferred: Experience working with large-scale media or marketing datasets.
Knowledge of advanced ML techniques such as recommendation systems, NLP, or predictive analytics.
Why
Join: Opportunity to work on high-impact projects that directly influence business strategy.
Exposure to cutting-edge AI and data-driven solutions within a global organization.
Collaborative, inclusive, and innovative culture that encourages continuous learning.
#J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer in Utrecht werkgever: Y-Axis
Colliers International is een uitstekende werkgever die zich richt op de ontwikkeling van zijn medewerkers in een informele en open werksfeer. Met 28 vakantiedagen, premievrij pensioen en diverse opleidingsmogelijkheden, biedt Colliers niet alleen een stimulerende omgeving voor professionele groei, maar ook een cultuur die diversiteit en inclusie waardeert. Werken in Eindhoven betekent bovendien dat je deel uitmaakt van een dynamisch team dat zich inzet voor duurzame vastgoedoplossingen en langdurige klantrelaties.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Machine Learning Engineer in Utrecht 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 Y-Axis!
✨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 Y-Axis, 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 Y-Axis.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Y-Axis. 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 Utrecht 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 Y-Axis 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 Y-Axis 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 Y-Axis? 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 Y-Axis ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Y-Axis
✨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 Y-Axis
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Y-Axis 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.
