Machine Learning Engineer

Wat doet een machine learning engineer?

De machine learning specialist combineert softwareontwikkeling met data-analyse en werkt met programmeertalen zoals Python en R, evenals machine learning libraries zoals TensorFlow en Scikit-learn. Naast het bouwen van modellen zorgt een machine learning engineer ervoor dat deze algoritmes efficiënt werken in een productieomgeving. Dat betekent dat de modellen snel, schaalbaar en goed geïntegreerd moeten zijn met bestaande IT-systemen.

Bedrijven zetten machine learning in om processen te automatiseren en betere beslissingen te nemen op basis van data. De machine learning engineer vertaalt deze bedrijfsdoelen naar concrete AI-oplossingen en bewaakt continu de prestaties en betrouwbaarheid van de modellen. Dit maakt de functie essentieel voor organisaties die slimmer willen werken met data en AI-technologie willen toepassen in hun bedrijfsprocessen.

Wat zijn de taken van een machine learning engineer?

Een machine learning engineer is een beetje een mix tussen een softwareontwikkelaar en een data scientist. Aan de ene kant is er de technische kant: modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren. Aan de andere kant is er de vertaalslag naar de business: hoe zorg je dat een AI-model niet alleen slim is, maar ook praktisch toepasbaar?

Wat een machine learning engineer precies doet, hangt af van het bedrijf en de sector, maar de kern van het werk ziet er ongeveer zo uit:

• Modellen bouwen en trainen – De basis van het werk: machine learning-algoritmes ontwikkelen en trainen om patronen te herkennen in data.
• Data verzamelen en opschonen – Een model is zo goed als de data die het krijgt. Daarom besteden machine learning engineers veel tijd aan het verzamelen, analyseren en opschonen van datasets.
• ML-algoritmes implementeren in productie – Het bouwen van een machine learning modellen die stabiel en schaalbaar zijn.
• Modellen optimaliseren en finetunen – Machine learning is geen ‘fire and forget’-technologie. Modellen moeten continu worden verbeterd en aangepast op basis van nieuwe data en veranderende omstandigheden.
• Samenwerken met data scientists en software engineers

Kortom: een machine learning engineer bouwt van slimme (bijna) zelflerende modellen die voor de business toegevoegde waarde vormen, stabiel en schaalbaar zijn.

Welke technologieën gebruikt een machine learning engineer?

Een machine learning engineer programmeert, traint, optimaliseert én automatiseert en gebruikt daarvoor veel verschillende technologieën. Een paar bekende namen:

• Programmeertalen: Python (dé standaard), R, Scala en Java.
• Machine learning libraries: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• Big Data tools: Apache Spark, Hadoop.
• Cloud platforms: AWS SageMaker, Google Cloud AI, Azure Machine Learning.
• DevOps & MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD-pipelines voor machine learning.

Welke vaardigheden heeft een machine learning engineer nodig?

Naast technische vaardigheden is ook probleemoplossend denken essentieel. Een goede machine learning engineer snapt niet alleen wiskunde en statistiek (lineaire algebra, kansberekening), maar ook hoe je een AI-model kunt laten werken binnen de context van een bedrijf.

Om het verschil tussen AI en ML te onderscheiden heb ik de blog Verschil AI en machine learning geschreven.

Wat verdient een machine learning engineer in Nederland?

Machine learning engineers zijn gewild, en dat zie je terug in de beloning. De salarissen zijn hoog en zullen aar verwachting sterk blijven steigen.

• Junior (0-2 jaar ervaring): €3.500 – €5.000 per maand.
• Medior (2-5 jaar ervaring): €5.000 – €7.000 per maand.
• Senior (5+ jaar ervaring): €7.000 – €10.000+ per maand.

Het precieze salaris hangt vanwelfsprekend af van ervaring, sector en certificeringen. Vooral in fintech en AI-startups kunnen de salarissen oplopen. Wil je weten hoe je een specialist in deze functie kunt vinden? Lees dan onze blog Hoe werf je een Data Engineer?

Trends en toekomst van machine learning engineers

Machine learning wordt alleen maar belangrijker. Een paar trends om in de gaten te houden:

• AI en automatisering blijven groeien – Bedrijven investeren steeds meer in AI-oplossingen. De komst van high-performance-computers zal deze ontwikkeling versnellen.
• Edge AI en real-time AI – Machine learning verschuift van de cloud naar apparaten zelf.
• Explainable AI (XAI) – Transparantie wordt steeds belangrijker. Hoe en waarom een model tot een bepaalde beslissing komt, moet uitlegbaar zijn en op Europees niveau wordt gewerkt aan wetgeving.
• Prompt engineering en AI-model finetuning – Modellen worden slimmer, maar hebben nog steeds menselijk toezicht nodig.

Ben je op zoek naar een Machine Learing Engineer? ICT Career kan je daarbij helpen.
Meer leren over de rol van AI en data science in machine learning? Lees dan onze blog over Artificial Intelligence (AI) en Data Science.

Waarom kiezen voor ICT Career?

• 20+ jaar ervaring in IT-recruitment – Wij begrijpen IT én recruitment.
• Kwaliteit boven kwantiteit – Verwacht van ons geen stapels CV’s maar 2 tot 4 passende specialisten
• Binnen 3 weken de juiste kandidaat – Snel schakelen zonder in te leveren op kwaliteit
• We maken gebruik van korte recruitment video’s waarin de kandidaat snel een goed beeld krijgt van het bedrijf, het team en de collega’s

Data Specialisten