Opleidingsniveau
Minimaal hbo of wo in Data Science, Informatica, Software Engineering of vergelijkbaar
Salarisindicatie in loondienst
€60000 - €90000 per jaar
Indicatie uurtarief bij ZZP
€500 - €900 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Lead Data Engineer; AI Architect; Head of Data; Chief Data Officer (CDO)
Competenties & vaardigheden
Python, SQL, Data engineering, MLOps, Cloud platforms
Gerelateerde functies
Data Engineer, ML Engineer, MLOps Engineer, Cloud Engineer, AI Engineer
Functiebeschrijving
Een AI Data Engineer ontwerpt en bouwt schaalbare data‑architecturen en dataproducten die AI‑modellen voeden en exploiteren in productieomgevingen.
De professional integreert ETL/ELT‑pipelines, datawarehouse- of lakehouse‑oplossingen en API‑lijnen om betrouwbare datastromen te garanderen.
De rol vereist het toepassen van MLOps‑principes voor modeltraining, versiebeheer, CI/CD en monitoring om reproduceerbare en beheersbare AI‑workflows te waarborgen.
Werkvormen variëren van vaste contracten tot zzp opdrachten en interim werk; projecten kunnen ook opdrachten overheid omvatten en aansluiten op centrale dataservices zoals DAS.
Salarisindicatie
Bij een vast dienstverband ligt het jaarsalaris doorgaans tussen €60.000 en €90.000 afhankelijk van ervaring en verantwoordelijkheden.
Zelfstandige consultants factureren vaak tussen €500 en €900 per dag, waarbij tarieven hoger zijn bij specialistische MLOps‑ of cloudkennis.
Salaris en tarieven variëren naar gelang sector (commercieel vs. opdrachten overheid), beschikbaarheid van nichevaardigheden en de mate van zelfstandig werken.
Typische werkzaamheden
Opzetten en optimaliseren van data‑pipelines met tooling zoals Spark, Pandas en workflow‑orchestration voor betrouwbare datastromen.
Implementeren van modeldeployments, CI/CD‑pipelines en monitoring via MLOps‑patterns en containerisatie met Docker en Kubernetes.
Ontwikkelen van datamodellen en SQL‑queries voor datawarehousing, en integreren met platforms als PostgreSQL, Snowflake en cloudservices.
Waarborgen van data governance, beveiliging en performance, inclusief toegangssturingen en samenwerking met stakeholders voor compliance bij opdrachten overheid.
Automatiseren van development workflows met CLI’s, agent skills en tooling die aansluiten op een DAS‑achtige data‑infrastructuur.
Hoe word je specialist
Start met een hbo/wo‑opleiding in Data Science, Informatica of Software Engineering en bouw minimaal vijf jaar relevante praktijkervaring op in data‑engineering rollen.
Verdiep je in Python, SQL, MLOps, cloudplatformen en orchestration tools; certificeringen en hands‑on projecten versnellen expertise.
Werk aan portfolio‑projecten, neem zzp opdrachten aan en zoek interim werk om uiteenlopende domeinen en compliance‑eisen te leren beheersen.
Contribueer aan open source, stel standaarden op binnen teams en raak vertrouwd met DAS‑achtige data governance om strategische impact te vergroten.
Opleidingsniveau
Minimaal hbo of wo in Data Science, Informatica, Software Engineering of vergelijkbaar
Salarisindicatie in loondienst
€60000 - €90000 per jaar
Indicatie uurtarief bij ZZP
€500 - €900 per uur
Doorgroeimogelijkheden
Lead Data Engineer; AI Architect; Head of Data; Chief Data Officer (CDO)
Competenties & vaardigheden
Python, SQL, Data engineering, MLOps, Cloud platforms
Gerelateerde functies
Data Engineer, ML Engineer, MLOps Engineer, Cloud Engineer, AI Engineer
Functiebeschrijving
Een AI Data Engineer ontwerpt en bouwt schaalbare data‑architecturen en dataproducten die AI‑modellen voeden en exploiteren in productieomgevingen.
De professional integreert ETL/ELT‑pipelines, datawarehouse- of lakehouse‑oplossingen en API‑lijnen om betrouwbare datastromen te garanderen.
De rol vereist het toepassen van MLOps‑principes voor modeltraining, versiebeheer, CI/CD en monitoring om reproduceerbare en beheersbare AI‑workflows te waarborgen.
Werkvormen variëren van vaste contracten tot zzp opdrachten en interim werk; projecten kunnen ook opdrachten overheid omvatten en aansluiten op centrale dataservices zoals DAS.
Salarisindicatie
Bij een vast dienstverband ligt het jaarsalaris doorgaans tussen €60.000 en €90.000 afhankelijk van ervaring en verantwoordelijkheden.
Zelfstandige consultants factureren vaak tussen €500 en €900 per dag, waarbij tarieven hoger zijn bij specialistische MLOps‑ of cloudkennis.
Salaris en tarieven variëren naar gelang sector (commercieel vs. opdrachten overheid), beschikbaarheid van nichevaardigheden en de mate van zelfstandig werken.
Typische werkzaamheden
Opzetten en optimaliseren van data‑pipelines met tooling zoals Spark, Pandas en workflow‑orchestration voor betrouwbare datastromen.
Implementeren van modeldeployments, CI/CD‑pipelines en monitoring via MLOps‑patterns en containerisatie met Docker en Kubernetes.
Ontwikkelen van datamodellen en SQL‑queries voor datawarehousing, en integreren met platforms als PostgreSQL, Snowflake en cloudservices.
Waarborgen van data governance, beveiliging en performance, inclusief toegangssturingen en samenwerking met stakeholders voor compliance bij opdrachten overheid.
Automatiseren van development workflows met CLI’s, agent skills en tooling die aansluiten op een DAS‑achtige data‑infrastructuur.
Hoe word je specialist
Start met een hbo/wo‑opleiding in Data Science, Informatica of Software Engineering en bouw minimaal vijf jaar relevante praktijkervaring op in data‑engineering rollen.
Verdiep je in Python, SQL, MLOps, cloudplatformen en orchestration tools; certificeringen en hands‑on projecten versnellen expertise.
Werk aan portfolio‑projecten, neem zzp opdrachten aan en zoek interim werk om uiteenlopende domeinen en compliance‑eisen te leren beheersen.
Contribueer aan open source, stel standaarden op binnen teams en raak vertrouwd met DAS‑achtige data governance om strategische impact te vergroten.
Functieomschrijving
Enexis brengt elektriciteit en gas naar meer dan 3 miljoen huishoudens en bedrijven en staat midden in de energietransitie.
Als AI Data Engineer in Team Plasma werk je aan de digitalisering van het gasdomein en ondersteun je Asset Management bij datagedreven beslissingen.
Je ontwikkelt dataproducten, applicaties en modellen rond capaciteitsmanagement, groengasinvoeding, congestie, netbalancering en scenario‑analyses.
Binnen multidisciplinaire DevOps-teams werk je nauw samen met Product Owner, Scrum Master, Business Analist, architecten en stakeholders.
Je hanteert een AI-first werkwijze en gebruikt AI-tools voor analyse, ontwikkeling, testen en documentatie, terwijl je verantwoordelijk blijft voor kwaliteit en architectuur.
Gewenst profiel
- Afgeronde hbo- of wo-opleiding in Data Science, Informatica, Software Engineering of een vergelijkbare technische richting.
- Meerdere jaren ervaring als Data Engineer, AI Engineer of vergelijkbare rol; aantoonbare ervaring met data‑producten en modelontwikkeling.
- Sterke programmeervaardigheden in Python en ervaring met SQL; kennis van data‑frameworks zoals Spark, Pandas en workflow‑tools (Airflow, Prefect e.d.).
- Ervaring met cloudplatformen (Azure/AWS/GCP), containerisatie (Docker), en orkestratie (Kubernetes) voor productie-implementaties.
- Kennis van MLOps-praktijken: modeltraining, versiebeheer, CI/CD, monitoring en reproducibility.
- Ervaring met data engineering (ETL/ELT), data‑warehousing en data governance; aandacht voor veiligheid, performance en schaalbaarheid.
- Ervaring of interesse in het energie- of assetmanagementdomein is een pré; begrip van vraagstukken als netcapaciteit, groengas en netbalancering.
- Pragmatische, samenwerkingsgerichte houding; goede communicatie met technische en niet-technische stakeholders; werken volgens Agile/Scrum en SAFe‑principes.
- Proactief, leergierig en comfortabel met het actief inzetten van AI-tools om sneller en slimmer waarde te leveren.
- Standplaats: Den Bosch; bereidheid tot hybride werken en samenwerken binnen de Enexis Groep.
Eisen
- Minimaal 5 jaar ervaring in software engineering, data engineering of data-driven applicatieontwikkeling.
- Uitstekende beheersing van Python en SQL.
- Aantoonbare ervaring met een AI-first manier van werken waarbij AI-tools actief worden ingezet gedurende de volledige softwareontwikkelcyclus.
- Ervaring met het werken met en ontwikkelen van AI agent SKILLS, MCP servers en CLI's om development werk te standaardiseren en automatiseren.
- Ervaring met het ontwikkelen van data-oplossingen binnen datawarehouse- en lakehouseomgevingen.
- Ervaring met databases zoals PostgreSQL, Snowflake of vergelijkbare platforms.
- Ervaring met versiebeheer en DevOps-tooling zoals Git en GitLab.
- Ervaring met CI/CD-principes en geautomatiseerde softwarelevering.
- Kennis van containerisatie met Docker.
- Ervaring met cloudplatformen zoals AWS of Azure.
- Ervaring met geautomatiseerd testen en het bewaken van codekwaliteit.
- Ervaring met API-ontwikkeling en integratiepatronen.
- Sterke analytische vaardigheden en het vermogen om complexe vraagstukken snel te doorgronden.
Wensen
- Ervaring met Kubernetes.
- Ervaring met DBT, Dagster of vergelijkbare data-orchestratieplatformen.
- Ervaring met machine learning, generatieve AI of AI-gedreven applicaties.
- Ervaring binnen de energiesector.
- Ervaring met Infrastructure as Code, bijvoorbeeld Terraform.
Competenties
- Nieuwsgierigheid naar de nieuwste ontwikkelingen binnen AI en software engineering.
- Het vermogen om AI effectief en verantwoord in te zetten als versneller van engineeringwerk.
- De drive om standaarden, werkwijzen en ontwikkelprocessen continu te verbeteren.
- De ambitie om kennis over AI-first engineering actief te delen binnen het team en de organisatie.
- Energie krijgen van samenwerken, initiatief tonen en verantwoordelijkheid nemen voor het eindresultaat.
- Communicatief sterk, analytisch ingesteld en durven technische keuzes te maken.