Dev Ops Engineer C

Beschrijving

Als AI Engineer - RAG Platform werk je aan het continu verbeteren van Rabobank’s interne Retrieval‑Augmented Generation (RAG) platform, waarbij kwaliteit, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid centraal staan.

Je analyseert faalgevallen, genereert hypothesen en ontwerpt experimentele opstellingen om verbeteringen meetbaar in productie door te voeren.

Je combineert informatieherstel, data‑science en software‑engineering en gebruikt gebruikersfeedback, retrieval‑metrics en productietelemetrie om antwoordkwaliteit te verhogen.

Je voert grootschalige experimenten uit (chunking, embeddings, retrieval strategieën), bouwt evaluatie‑ en monitoringframeworks en automatiseert feedbackloops.

Het werk is praktijkgericht en productief: je draagt bij aan een strategisch platform dat door duizenden interne gebruikers wordt gebruikt en waarbij verbeteringen direct meetbaar effect hebben.

36 uur per week; samenwerken binnen een multidisciplinair team van software‑, platform‑ en data‑engineers en productmanagers, met focus op wetenschappelijke degelijkheid en engineering excellence.

Vereist profiel

• Aantoonbare ervaring (minimaal ~3 jaar) in machine learning, applied AI of data science, bij voorkeur met productie‑RAG of retrieval‑gebaseerde AI‑oplossingen.
• Technische vaardigheden: ervaring met RAG, LLMs, Python, Databricks, embedding‑modellen, evaluatie‑frameworks voor generatieve AI, en CI/CD‑praktijken.
• Sterke analytische vaardigheden: ervaring met experimenteel ontwerp, statistische evaluatie, metrics voor retrieval/antwoordkwaliteit en het vertalen van analyses naar reproduceerbare productoplossingen.
• Bekendheid met data pipelines, workflow‑automatisering en monitoring/observability van AI‑systemen; ervaring met Azure is een plus.
• Academische achtergrond op masterniveau of vergelijkbaar in Data Science, AI, Computer Science, Wiskunde of Statistiek is gewenst.
• Vaardigheid in communiceren van technische bevindingen naar zowel technische als niet‑technische stakeholders; proactieve, nieuwsgierige en resultaatgerichte houding.
• Nice to have: ervaring met fine‑tuning van taalmodellen, ranking/retrieval systemen, het opzetten van synthetische evaluatiedatasets en werken met grootschalige gedistribueerde omgevingen.
• Vereiste taalvaardigheid: goede beheersing van Engels (schriftelijk en mondeling). Locatie: Utrecht.

Eisen

• Master's degree or equivalent academic level in Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science, Mathematics, Statistics or a related field.
• At least 3 years of relevant experience in machine learning, applied AI or data science.
• Demonstrable experience improving production-grade RAG systems or advanced retrieval-based AI solutions.
• Experience designing evaluation methodologies and quality metrics.
• Strong track record of converting analyses into automated production solutions.
• Experience working with large datasets and complex distributed environments.
• Ability to communicate findings and recommendations to both technical and non-technical stakeholders.
• Proficiency in English, both written and spoken.

Wensen

• Experience with fine-tuning language models.
• Experience with ranking and retrieval systems.
• Experience with AI observability and monitoring.
• Experience working with large-scale production AI platforms.
• Knowledge of synthetic evaluation datasets and benchmark creation.

Competenties

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Large Language Models (LLMs)
• Python
• Databricks
• Evaluation frameworks for GenAI systems
• Embedding models
• Prompt optimization
• Data pipelines and workflow automation
• CI/CD practices
• Azure
• You are naturally curious.
• You are analytical.
• You are passionate about improving complex systems.