Overzicht
The MLOps Engineer is the person you want when the prototype is working but the production story is still on a whiteboard. They turn experiments into systems that survive a real user base, a real bill, and a real incident. They own the gap between data science and engineering — and they close it.
Radical MLOps Engineers are validated through APAC, so the judgement calls around observability, cost, and release rhythm come with a track record. They are comfortable on the boundary between platform, data, and ML teams, and they can make the case for the right trade-off without losing either audience.
Best fits are organisations where models exist but deployment is slow, costly, or fragile. Engineering teams that are growing faster than their ML infrastructure. Companies preparing for EU AI Act compliance who need governance baked into the pipeline, not bolted on afterwards.
Wat deze functie inhoudt
- 01Bouwt en voert CI/CD uit voor modellen, functies en prompts
- 02Bezit waarneembaarheid: statistieken, tracering, datakwaliteit en driftdetectie
- 03Ontwerpt omscholings- en terugdraaistrategieën die passen bij het risicoprofiel van het product
- 04Automatiseert de saaie delen van de levenscyclus, zodat het team zich op de harde delen kan concentreren
- 05Adviseert over cloudkosten en -capaciteit voordat de factuur een verrassing wordt
Vaardigheden en ervaring waar we naar op zoek zijn
Typische soorten betrokkenheid
De beste AI-professionals zijn niet druk op LinkedIn Open To Work. Ze zijn al aan het bouwen. We kennen ze en we weten kunnen ze bereiken, omdat we jaren er tussen zitten en ermee werken.