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



    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

    Na de cursus mag je nog 2 weken vragen stellen aan de docent. De docent geeft al weer andere cursussen dus het best kun je je vragen mailen naar info@geo-ict.nl. Je vraag wordt voorgelegd aan de docent en binnen 24 uur krijg je antwoord op je vraag.

    Als je al wat verder bent en je loopt in de praktijk tegen problemen op waar je zelf niet uit komt dan kun je het best gebruik gaan maken van een Online Support. Je gaat dan Ă©Ă©n dag online met de docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.

    • Blended learning, ook wel hybride leren genoemd, is een onderwijsmethode die traditionele face-to-face lessen combineert met online leermaterialen en interactieve sessies. Deze benadering biedt studenten flexibiliteit en controle over aspecten als tijd, plaats en tempo van leren, terwijl ze profiteren van directe interactie met docenten en medestudenten. ​
    • Bij het Geo-ICT Training Center in Nederland wordt blended learning toegepast door cursisten grotendeels zelfstandig te laten studeren, aangevuld met geplande interactieve sessies met een docent. Tijdens deze sessies kunnen studenten vragen stellen en complexe onderwerpen bespreken, wat zorgt voor een diepgaander begrip van de lesstof. Alle Blended Learnings beginnen met een online sessie van 2 uur. De docent geeft presentaties en geeft diverse oefeningen en opdrachten aan de cursist. Daar kan de cursist zelf mee aan de slag. Na enkele weken volgt nog een online sessie van een uur.

    Als je in de praktijk tegen problemen op loopt waar je zelf niet uit komt dan kun je 2 dingen doen. Je schrijft je in voor een basis of gevorderde cursus of je schrijft je in voor Online Support.

    Je gaat dan Ă©Ă©n dag online met een docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.

     

    Alle cursussen worden in contact les gegeven. De cursustijden zijn van 9.00 tot 16.00 uur. Voor koffie, thee, lunch en laptop wordt gezorgd. Online mee doen kan ook altijd. Je zit dan thuis op je eigen laptop en volgt de cursus in Google Meet mee. De lunch, koffie en thee moet je dan wel zorg voor zorgen.

    Je kunt per cursusdag beslissen of je naar onze locatie komt of dat je het online wil doen. Geef dit dan wel op tijd door aan de cursuscoördinator.

    Ja, dit doen we regelmatig. Onze docent komt dan naar uw locatie toe. Hij heeft laptops voor de cursisten bij zich. U hoeft alleen maar een lokaal bij u op locatie te regelen.

    U kunt uw wensen doormailen naar info@geo-ict.nl  dan mailen we u een offerte. Na opdrachtverlening neemt onze cursuscoördinator contact met u op om de lesdagen in te plannen.

    Na iedere cursus krijgen de cursisten een link naar ons evaluatieportaal. Daar kunt u melden wat je wel en niet goed vond aan de cursus. We doen altijd ons uiterste best maar toch kan het natuurlijk voorkomen dat u een klacht heeft. Klik op Klachtenregeling.  Daarin staat beschreven wat u kunt doen. Geo-ICT Training Center, Nederland is lid van de Nederlandse Raad voor Trainen en Opleiden ( NRTO ).

    Na de cursus mailen we u een link naar ons evaluatieportaal. Daar kun u inloggen en een evaluatieformulier in vullen en daar kunt u ook uw deelname certificaat downloaden.