ML Ops Engineer

Dit ga je doen Daarom wil je als ML Engineer bij NS werken Door het ontwikkelen van herbruikbare bouwblokken voor AI-productontwikkeling (MLOps tools en code templates), verbeter je de Developer Experience van AI-productteams. Hierdoor kunnen zij efficiënter werken, hogere kwaliteit leveren, standaard compliant zijn met interne en externe kaders en richtlijnen, en meer werkplezier ervaren. Je maakt onderdeel uit van een nieuw, centraal enabling team van het NS AI Center of Excellence en werkt nauw samen met Data Scientists, Tech Leads, Platform Engineers, en Solution Architecten. Jouw werk maakt het mogelijk om AI robuust en schaalbaar in te zetten binnen NS. Bram: “We staan aan het begin van iets heel gaafs: een gloednieuw team dat de fundering legt voor alle AI binnen NS. Jouw werk haalt de complexiteit weg bij onze productteams, zodat zij kunnen focussen op waar ze goed in zijn. Het is dé kans om met de nieuwste tech direct impact te maken op het spoor en samen een nieuwe standaard te zetten!” Dit ga je doen als ML Ops Engineer Dankzij jouw theoretische én hands-on MLOps kennis en ervaring met focus op implementatie en automatisering en kennis van Platform Engineering / Site Reliability Engineering ben jij van onschatbare waarde bij het: Ontwikkelen en onderhouden van robuuste en schaalbare MLOps tools en code templates om versioning, testing, automation, experimentation, en deployment van code, data, en modellen te standaardiseren en te vereenvoudigen en de cognitive load van productteams te verlagen. Inbouwen van best practices en compliance by default in deze tools en code templates. Samenwerken met Tech Leads en Solution Architecten om de tools en code templates te laten aansluiten op de werkwijze van de productteams en de architectuurkaders van NS. Publiceren van deze tools en code templates en bijbehorende documentatie als self-service componenten (paved paths) op het interne developer portal. Helpen van teams om deze tools en code templates te adopteren via training en support. Feedback van teams ophalen, daarop acteren en adoptie meten Hier ga je werken Welkom in de wereld van ‘DIA’

• de afdeling Data, Innovatie & Analyse bij NS! DIA telt op dit moment ruim 300 medewerkers en we groeien iedere dag. Op het hoofdkantoor in Utrecht bij het Centraal Station en gedeeltelijk hybride vanuit huis bundelen collega’s hun krachten. Een mix van ervaringen en persoonlijkheden, die elkaar graag opzoeken om met elkaar te sparren en kennis te delen. In scrumteams werken we agile samen om kwalitatief hoogwaardige en innovatieve dataproducten te leveren. Je wordt onderdeel van het CoE AI, een gloednieuw team waar een mix van diepe tech-kennis en de drive om écht maatschappelijke impact te maken de toon voert.Bij ons vind je AI die dagelijks miljoenen reizigers helpt. Bij NS vinden we diversiteit en inclusie belangrijk, het maakt samenwerken leuker en het resultaat wordt er vaak beter van. Wat jouw achtergrond of levensovertuiging is, maakt dan ook niet uit: we zijn vooral benieuwd naar jouw visie op de functie van ML Ops Engineer Dit zijn de eisen Afgeronde, technische wo-opleiding, bijvoorbeeld in computer science, AI, data science, of soortgelijk. Minimaal 5 jaar ervaring als AI/ML-engineer met end-to-end AI/ML productontwikkeling (architectuur, pipelines, automatisering, deployment, observability). Aantoonbare ervaring met Python, Databricks, MLFlow; Ervaring met Azure, Azure DevOps, Unity Catalog is een pré. Aantoonbare ervaring met DevOps en Platform Engineering / Site Reliability Engineering (mindset en tooling). Ervaring met Developer Experience is een pré. Je bent een verbinder en facilitator: je werkt effectief samen met Data Scientists, Technical Team Leads, AI-productteams, Platform Engineers en Solution Architecten om knelpunten te vertalen naar gezamenlijke standaarden. Je bent resultaatgericht: je streeft naar meetbare impact en zorgt dat verbeteringen daadwerkelijk landen in teams.