Home Functie Catalogus Functie Machine Learning Engineer

Functie Machine Learning Engineer

Een Machine Learning Engineer is verantwoordelijk voor het ontwikkelen, implementeren en onderhouden van machine learning-modellen die organisaties in staat stellen om data-gedreven beslissingen te nemen. Deze rol combineert softwareontwikkeling, data-analyse en kennis van kunstmatige intelligentie om voorspellende systemen te bouwen die zelfstandig leren en verbeteren.

Wat een Machine Learning Engineer zoal doet

Als  Machine Learning Engineer ben je de stille held achter de schermen die zorgt dat data niet alleen verzameld wordt, maar ook echt gaat spreken. Met jouw kennis en kunde, verander je ruwe gegevens in goudmijnen voor inzicht en innovatie. Hieronder valt:

  • Data voorbereiding: Verzamelen, opschonen en transformeren van grote datasets om ze geschikt te maken voor modeltraining.
  • Modelontwikkeling: Selecteren en ontwikkelen van geschikte machine learning-algoritmen, en deze trainen op de voorbereide data.
  • Evaluatie en optimalisatie: Testen van modellen om nauwkeurigheid en effectiviteit te beoordelen, en optimaliseren door hyperparameter tuning en algoritme-aanpassingen.
  • Implementatie: Integreren van getrainde modellen in productieomgevingen, waarbij samenwerking met softwareontwikkelaars essentieel is.
  • Monitoring en onderhoud: Continu monitoren van modelprestaties en bijwerken van modellen op basis van nieuwe data of veranderende omstandigheden.
  • Samenwerking: Werken in multidisciplinaire teams met data scientists, software engineers en andere belanghebbenden om machine learning-oplossingen te realiseren.

Geo-ICT Training Center, Nederland - Machine Learning Engineer

Vaardigheden en kennis

  • Sterke programmeervaardigheden in talen zoals Python, R, Java of C++.
  • Diepgaande kennis van machine learning-algoritmen en -technieken, zoals regressie, classificatie, clustering en deep learning.
  • Ervaring met machine learning-bibliotheken en -frameworks, zoals TensorFlow, Keras, PyTorch of Scikit-learn.
  • Bekendheid met big data-tools en -platforms, zoals Apache Spark, Hadoop, en cloudgebaseerde ML-oplossingen (bijv. AWS SageMaker, Google Cloud AI).
  • Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden.
  • Goede communicatieve vaardigheden en het vermogen om complexe technische concepten uit te leggen aan niet-technische belanghebbenden.

Waarom is het werk van een Machine Learning Engineer belangrijk?

Het werk van een Machine Learning Engineer is belangrijk omdat het organisaties in staat stelt om waarde te halen uit grote hoeveelheden data door middel van geautomatiseerde besluitvorming, voorspellingen en optimalisatie. Hier zijn de belangrijkste redenen waarom deze rol cruciaal is:

  • Van data naar actie: Machine Learning Engineers vertalen ruwe data naar voorspellende modellen en intelligente systemen die automatisch leren van nieuwe informatie. Dit maakt het mogelijk om: klantgedrag te voorspellenen product aanbevelingen te personaliseren, processen te automatiseren en optimaliseren.
  • Schaalbare intelligentie: In tegenstelling tot handmatige analyses kunnen machine learning-modellen op grote schaal toegepast worden, real-time beslissingen nemen, en continu verbeteren zonder menselijke tussenkomst. Dit maakt bedrijven efficiĂ«nter en concurrerender.
  • Innovatie aansturen: Machine Learning Engineers vormen het technische fundament van toepassingen zoals: zelfrijdende auto’s, spraak- en beeldherkenning en fraudedetectie, chatbots en virtuele assistenten
  • EfficiĂ«ntie en kostenbesparing: Door voorspellende modellen in te zetten, kunnen bedrijven fouten verminderen, risico’s beter inschatten en middelen effectiever inzetten. Denk aan voorraadbeheer, onderhoudsplanning of klantsegmentatie.
  • Kritisch voor data-gedreven organisaties: In een wereld waar data exponentieel groeit, zijn Machine Learning Engineers essentieel om deze data bruikbaar te maken voor besluitvorming. Zonder hen blijven waardevolle inzichten ongebruikt.

Een Machine Learning Engineer levert de slimme technologie die data omzet in meetbare impact – voor producten, processen en de strategie van een organisatie.

De invloed van geo-informatie op een Machine Learning Engineer

Geo-informatie maakt machine learning krachtiger en contextgevoeliger. Voor Machine Learning Engineers opent dit de deur naar diepere inzichten, innovatieve toepassingen en slimme, locatie bewuste systemen. Wie deze combinatie beheerst, bevindt zich op het snijvlak van data science, AI én geografie – met grote impact op de fysieke wereld. Vier kernpunten daarbij zijn:

  • Ruimtelijke context verrijkt modellen – Locatie gegevens maken voorspellingen nauwkeuriger en relevanter.
  • Toepassing in locatie afhankelijke sectoren – Zoals logistiek, landbouw, milieu en vastgoed.
  • Integratie met remote sensing en GIS – Machine learning op basis van satellietbeelden en geografische systemen.
  • Ruimtelijke machine learning vereist extra kennis – Denk aan geostatistiek, spatiotemporele modellen en gespecialiseerde tools.

Vraag informatie aan



    Profiel foto van Suzy Palmer-Smith. Onze Opleidingscoördinator Internationaal

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.

    Opleiding

    Om als Machine Learning Engineer in de wereld van geo-informatie uit te blinken, is het volgen van een HBO of WO opleiding essentieel. Een gespecialiseerde Leergang Data-Analyse en GIS vormt de basis, met diepgaande cursussen in Python en Machine Learning, R en Machine Learning, Deep Learning en QGIS.

    Deze kennis wordt versterkt door de ervaring opgedaan bij het Geo-ICT Training Center in Nederland, waar je wordt klaargestoomd voor detachering bij vooraanstaande organisaties. Je expertise in GeoAI stelt je in staat om bij te dragen aan projecten bij gemeenten, kadaster, ingenieursbureaus, en meer, waarbij je complexe gegevens omzet in waardevolle inzichten.

     

    Taken

    Als Machine Learning Engineer speel je een cruciale rol in de wereld van geo-informatie. Jouw takenpakket is divers en van groot belang:

    • Verzamelen en voorbereiden van data
    • Ontwikkelen van machine learning-modellen
    • Evalueren en optimaliseren van modellen
    • Implementeren van modellen in productie
    • Monitoren en onderhouden van modellen
    • Samenwerken met multidisciplinaire teams
    • Automatiseren van ML-workflows (MLOps)

    Veelgestelde vragen over de Functie Machine Learning Engineer

    Een Machine Learning Engineer is verantwoordelijk voor het ontwikkelen, implementeren en onderhouden van machine-learning-modellen die organisaties in staat stellen om data-gedreven beslissingen te nemen. Deze rol combineert softwareontwikkeling, data-analyse en kennis van kunstmatige intelligentie om voorspellende systemen te bouwen die zelfstandig leren en verbeteren.

    Deze functie is belangrijk omdat je ruwe data omzet in bruikbare inzichten, automatisering mogelijk maakt en organisaties helpt competitief en innovatief te blijven. Het werk van een machine-learning engineer maakt schaalbare intelligentie mogelijk, waarmee processen versneld en geoptimaliseerd kunnen worden.

    Bij Geo-ICT wordt de machine-learning-rol gecombineerd met geo-informatie: je past ML-technieken toe op locatie- en geo-data, zoals satellietbeelden, geografische datasets en spatio-temporele modellen. Daardoor werk je op het snijvlak van data science, AI Ă©n geografie zoals tijdens de QGIS Deep learning cursus.

    Belangrijke vaardigheden zijn onder andere:

    • Programmeervaardigheden in talen zoals Python, R, Java of C++.
    • Kennis van machine-learning-algoritmen en -technieken, zoals regressie, classificatie, clustering, deep learning.
    • Ervaring met ML-bibliotheken en frameworks zoals TensorFlow, Keras, PyTorch of Scikit-learn.
    • Bekendheid met big-data tools en cloud-gebaseerde ML-oplossingen.
    • Analytisch vermogen, probleemoplossend denken, en goede communicatieve vaardigheden in multidisciplinaire teams.

    Een typische werkdag kan bestaan uit:

    1. Het verzamelen, opschonen en transformeren van grote datasets zodat deze geschikt zijn voor modeltraining.
    2. Ontwikkelen of aanpassen van ML-modellen, trainen, hyperparameter-tuning en testen van modellen.
    3. Implementeren van een model in productieomgeving, samenwerken met software-engineers voor integratie.
    4. Monitoren van modelprestaties en het onderhouden of hertrainen van modellen wanneer omstandigheden veranderen.
    5. Overleg met stakeholders om de toepassing van ML-oplossingen in de praktijk te bespreken, bijvoorbeeld met geo-data-context.

    Ja, Geo-ICT biedt trajecten waarin je opgeleid wordt voor deze functie en aan de slag kunt. Enthousiast geworden? Misschien is dan het Geo-ICT Traineeship wellicht wat voor jou!

    Doorgroeien kan bijvoorbeeld naar rollen zoals Lead Machine Learning Engineer, ML/AI Architect, of Specialist Geo-AI. Door extra kennis van cloud-platformen, MLOps (modelbouw, deployment, monitoring), en geo-informatietechniek vergroot je je carrièrekansen.

    Hoewel een machine-learning engineer al waardevol is met algemene ML-vaardigheden, maakt kennis van geo-informatie (zoals GIS-data, GPS locatieanalyse en spatio–temporele modellen) je rol bij Geo-ICT krachtiger. Je kunt dan direct bijdragen aan geo-data-gedreven projecten.

    In deze functie gelden normen op het gebied van model-validatie, datakwaliteit, traceerbaarheid van data-stromen en ethiek in AI. Het is belangrijk dat modellen betrouwbaar, uitlegbaar en reproduceerbaar zijn, met documentatie van data-bronnen, feature-engineering en monitoring.

    Je kunt direct solliciteren op ons Geo-ICT Traineeship of via de pagina’s widget contact opnemen door je naam, e-mail en telefoonnummer in te vullen voor een vrijblijvend gesprek. Ook kun je ons een WhatsApp-bericht sturen. Voor vragen over de inhoud of of de functie aansluit kun je eveneens contact opnemen.