Senior AI Engineer (GenAI)

Functieomschrijving

Als Senior AI Engineer (GenAI) ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en in productie brengen van generatieve AI-oplossingen die concrete bedrijfswaarde leveren. Je combineert diepgaande kennis van LLM's, retrieval-augmented generation (RAG), embeddings en vector databases met software-engineering-praktijken om herbruikbare platformcomponenten en productieservices te realiseren. In deze rol definieer je architectuurprincipes, integratiestandaarden en evaluatiepatronen, en zorg je dat oplossingen voldoen aan randvoorwaarden rond security, privacy en compliance. Je werkt multidisciplinair samen met producteigenaars, solution architects, platform- en securityteams en vertaalt complexe AI-concepten naar heldere, beheersbare en schaalbare oplossingen. De rol omvat tevens coaching en kwaliteitsbewaking: je voert code- en designreviews uit, stelt runbooks en best practices op en ondersteunt Proofs of Concept tot volwassen, productieklare services.

Typische beloning

Het salaris voor een Senior AI Engineer varieert naar ervaring, sector en contractvorm. In loondienst ligt een gangbaar brutojaarsalaris in Nederland vaak tussen circa €70.000 en €110.000, afhankelijk van verantwoordelijkheid, domeinexpertise en locatie. Voor interim werk of zzp opdrachten zijn de tarieven hoger en flexibeler: netto dagtarieven liggen veelal tussen €550 en €1.000 per dag, afhankelijk van opdrachtduur en specialisatie. Voor opdrachten overheid of trajecten via grote raamcontracten (bijvoorbeeld via een DAS of vergelijkbare inhuurconstructie) gelden vaak vaste dagtarieven en aanvullende eisen rondom security en compliance die invloed hebben op tariefstelling. Naast het directe tarief of salaris zijn secundaire arbeidsvoorwaarden belangrijk: pensioenopbouw, opleidingsbudget en de mate van autonomie in tooling en architectuur bepalen de totale beloning en werktevredenheid.

Veelvoorkomende functietaken

Een Senior AI Engineer voert een mix van strategische en hands-on taken uit. Strategisch definieer je architectuurprincipes voor LLM-integratie, evaluatie-frameworks en richtlijnen voor governance en privacy. Hands-on bouw je pipelines voor het trainen en evalueren van embeddings, zet je retrievers en vector stores in, ontwikkel je RAG-workflows en implementeer je online inferentie en cachingstrategieën. Je automatiseert infrastructuur met IaC (bijvoorbeeld Terraform), zet CI/CD-pijplijnen op voor modellen en services, en monitort modellen en drift met evaluatiedashboards. Je begeleidt PoC’s naar productie, zorgt voor hardening en beheersbaarheid, en documenteert architectuur en runbooks. Je hebt ook een rol in stakeholdermanagement: je stelt businesscases op, beoordeelt risico en nut, en werkt samen met security en legal voor privacy- en risicomanagement. Tot slot coach je teamgenoten, organiseer je kennissessies en draag je bij aan roadmaps en keuzes voor tooling, waaronder assistentie bij adoptie van tooling zoals GitHub Copilot of agentic workflows.

Hoe word je specialist in deze functie

Om specialist te worden, combineer je een stevige technische basis met praktijkervaring op productieprojecten. Begin met een relevante opleiding op WO-niveau of een gelijkwaardige werk- en denkniveau in informatica, AI of data engineering. Verdiep je in moderne LLM-architecturen, embeddings en retrievalpatronen via hands-on projecten, open source frameworks en clouddiensten (bij voorkeur ervaring met Azure, maar ook AWS/GCP zijn waardevol). Bouw ervaring met software-engineering op schaal: Python als primaire taal, IaC met Terraform, en CI/CD-praktijken. Zoek rollen waarbij je end-to-end verantwoordelijkheden krijgt: van PoC tot productie, inclusief monitoring en security-hardening. Doe ervaring op met verschillende opdrachtvormen: vaste dienstverbanden, interim werk en zzp opdrachten; leer werken in projecten voor de overheid en binnen raamcontracten zoals DAS om te begrijpen welke aanvullende compliance-eisen gelden. Ontwikkel daarnaast zachte vaardigheden: stakeholdermanagement, architectuursessies leiden en coachen van engineers. Volg conferenties en vakliteratuur, draag bij aan open source of publiceer evaluatiestudies, en investeer in mentorschap en netwerken. Door een combinatie van technische diepgang, projectmatige ervaring en actieve kennisdeling ontwikkel je je tot een gevraagde senior specialist in GenAI-landschappen.