Wat doet een MLOps engineer?
MLOps brengt de werkwijze van DevOps naar machine learning: automatisch testen, uitrollen en bewaken, maar dan voor modellen en data. Een MLOps engineer zorgt dat data scientists en ML engineers snel en veilig kunnen leveren.
De rol is technisch en ligt dicht bij platform- en cloudengineering. Je vindt ze vooral in organisaties die meerdere modellen in productie hebben en daar een vaste werkwijze voor willen.
Typische taken
- Pipelines voor training, testen en uitrol van modellen opzetten
- Modellen en data versioneren en reproduceerbaar maken
- Monitoring van prestaties, kosten en datadrift inrichten
- Infrastructuur in de cloud beheren als code
- Teams ondersteunen met gedeelde tools en richtlijnen
Kennis en tools die vaak terugkomen
Elke vacature is anders, maar deze kennis zie je in vacatures voor deze rol vaak gevraagd:
- Cloudplatformen, containers en Kubernetes
- CI/CD en infrastructuur als code
- Python en kennis van de ML-levenscyclus
- Tools voor experimenten, modelregisters en monitoring
- Beveiliging en kostenbeheersing in productie
Expertisedomeinen in de vacatures die nu op ai-work.be staan:
Solliciteren via ai-work.be
Zoeken, filteren en vacatures bewaren kan gratis. Met een gratis profiel bewaar je ook zoekopdrachten en kies je zelf of bedrijven je anoniem kunnen vinden. Met een lidmaatschap zie je welk bedrijf achter een vacature zit, lees je alle beschikbare details en reageer je. Op vacatures die een bedrijf rechtstreeks plaatste, reageer je met je profiel en een korte motivatie; bij andere vacatures solliciteer je via de website van het bedrijf.