AI Platform Engineer / Data Engineer / Machine Learning Engineer

Beschrijving van de functie

Een AI Platform Engineer / Data Engineer / Machine Learning Engineer is verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur en platforms die AI- en ML-projecten mogelijk maken. Deze rol combineert software engineering, data-engineering en DevOps-principes om veilige, schaalbare en reproduceerbare omgevingen te leveren voor onderzoek, ontwikkeling en productie. Werkzaamheden richten zich op het opzetten van data-pijplijnen, model- en pipeline-orchestration, versiebeheer van modellen en datasets, en integratie met cloud- en on-premise infrastructuren. In veel opdrachten gaat het om het realiseren van een MVP of proof-of-concept waarmee onderzoekers en productteams snel kunnen experimenteren en valideren zonder concessies te doen aan governance, beveiliging en compliance. Deze functie ondersteunt zowel vaste IT-landschappen als flexibele vormen van inzet zoals zzp opdrachten en interim werk, en ziet vaak samenwerking met partijen die opdrachten overheid uitvoeren of werken via raamcontracten en DAS.

Typische beloning

De beloning voor deze functie hangt sterk af van ervaring, specialisatie en de contractvorm. In loondienst op basis van een contract ligt het bruto jaarsalaris doorgaans tussen ongeveer €48.000 en €84.000 voor mid tot senior posities, afhankelijk van verantwoordelijkheden zoals teamleiderschap, architectuurverantwoordelijkheid en certificeringen. Voor freelance professionals en consultants die zzp opdrachten aannemen of interim werk uitvoeren, ligt het dagtarief vaak tussen €450 en €900 per dag, afhankelijk van vraag, specialisatie en het type opdrachtgever (bijvoorbeeld commerciële bedrijven versus opdrachten overheid). Bij inzet via een detacheringsconstructie of via platforms kan ook gewerkt worden binnen DAS-achtige raamwerken, wat invloed kan hebben op tariefstructuur en administratieve afhandeling.

Veelvoorkomende taken binnen de functie

De dagelijkse praktijk van een AI Platform Engineer omvat ontwerpen en implementeren van containergebaseerde omgevingen met Docker en Kubernetes, opzetten van CI/CD-pijplijnen voor modeltraining en deployment, en integratie van modellifecycle-management tools zoals MLflow of KFServing. De rol omvat ook het bouwen van betrouwbare data-pijplijnen, zorgen voor data-governance en toegangsbeheer, en het implementeren van security best practices en privacy enhancing technologies. Daarnaast behoort documentatie, automatisering van pipelines, monitoring en observability, en ondersteuning van onderzoekers en eindgebruikers tot de concrete taken. In projecten met on-premise componenten is kennis van netwerkbeveiliging en storage-architectuur noodzakelijk; in cloud-first trajecten is ervaring met Azure, AWS of GCP en bijbehorende managed services cruciaal. De rol vraagt vaak ook om stakeholdermanagement en het vertalen van technische eisen naar onderwijs- of onderzoekscontexten, zeker in opdrachten waar samenwerking met universiteiten of overheidspartijen centraal staat.

Hoe ontwikkel je je tot specialist in deze functie

Om een specialist te worden is een combinatie van formele opleiding, praktische ervaring en gerichte certificeringen belangrijk. Een startpunt is een HBO- of WO-opleiding in een bètarichting zoals Informatica, Artificial Intelligence, Software Engineering of Data Science. Praktijkervaring met cloudplatforms, containerisatie (Docker, Kubernetes), CI/CD-tools en modellifecycle-management komt doorgaans via projecten en stages. Professionele groei kan worden versneld door relevante certificeringen zoals Microsoft Azure AI-102 of DP-100, AWS Certified Machine Learning – Specialty of Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, en door hands-on ervaring met security- en compliance-kaders als ISO 27001 en PETs. Het opbouwen van een portfolio met afgeronde MVP’s, open source bijdragen of casestudies helpt bij zowel het vinden van vaste functies als het verwerven van zzp opdrachten en opdrachten overheid. Netwerken binnen vakgemeenschappen en deelname aan conferenties, meetups en hackathons vergroten zichtbaarheid en bieden kansen voor interim werk en langdurige opdrachten via DAS of andere contractvormen.