Computer Vision Engineer

Computer Vision Engineer

Opdrachtgever: Koninklijke Marechaussee / Ministerie van Defensie

Locatie: Den Haag

Startdatum: 1 februari 2026

Einddatum: 31 januari 2027

Optie tot verlenging: Ja

Uren per week: 32

Zzp toegestaan: Ja

Deadline reageren: 13 november 2025, 08:00 uur

Als Computer Vision Engineer ontwerp, ontwikkel en implementeer je algoritmes en modellen voor beeldherkenning en patroonanalyse. Je bent verantwoordelijk voor de opzet van training- en validatiepipelines, het beheren van datasets en het deployen van modellen in productiesystemen.

Je werkt nauw samen met eindgebruikers en collega-ontwikkelaars om ervoor te zorgen dat de toepassingen aansluiten op operationele behoeften. Je draagt bij aan de verdere ontwikkeling van een state-of-the-art computer vision-platform dat de capaciteit voor bewaken en beveiligen versterkt.

Je combineert technische diepgang met creatief probleemoplossend vermogen en hebt oog voor ethische, juridische en maatschappelijke kaders.

• Ontwikkelen van computer vision pipelines voor training en validatie van AI-modellen
• In productie brengen van modellen met aandacht voor transparantie, uitlegbaarheid en reproduceerbaarheid
• Samenstellen en beheren van datasets (inclusief synthetische data)
• Afstemmen met eindgebruikers om resultaten te vertalen naar bruikbare inzichten
• Ontwikkelen van generieke analysecomponenten voor integratie in bestaande softwareproducten
• Samenwerken met teamleden aan sensorfusie (camera’s, audio, beweging)
• Doorontwikkelen van bestaande modellen en methodieken op basis van nieuwe inzichten

• Afgeronde WO-opleiding in Artificial Intelligence, Computer Science, Data Science of vergelijkbaar bèta-domein
• Minimaal 1 jaar ervaring met computer vision technieken (klassiek of deep learning)
• Minimaal 1 jaar ervaring in data science teams
• Minimaal 1 jaar ervaring met AI-frameworks zoals PyTorch, Transformers, Ultralytics of Roboflow
• Minimaal 1 jaar ervaring met het opzetten van training- en validatiepipelines
• Beheersing van de Nederlandse en Engelse taal (niveau B2)

• Ervaring met video-analyse en real-time verwerking
• Ervaring met experiment tracking tools zoals MLflow, WandB of Tensor Board
• Ervaring met Linux, Docker en Git
• Affiniteit met sensorfusie (beeld, geluid, beweging)
• Ervaring met foundation models zoals MAE, DINO, SAM of SigLIP
• Beschikbaar voor 38-40 uur per week

• Innovatief en onderzoekend – volgt de nieuwste ontwikkelingen binnen AI en past ze pragmatisch toe
• Samenwerkingsgericht – werkt effectief in multidisciplinaire Dev Ops-teams
• Analytisch sterk – vertaalt complexe data naar praktische oplossingen
• Kwaliteitsbewust – borgt uitlegbaarheid, betrouwbaarheid en ethische toepassing
• Resultaatgericht – werkt doelgericht aan functionele AI-toepassingen die impact hebben