AI & Machine Learning Engineer

In fabrieksdata zit het antwoord op vragen als: wanneer valt deze machine uit, en hoeveel moeten we volgende week produceren? Jij bouwt de modellen en AI-toepassingen die dat antwoord zichtbaar maken.

Leeuwarden
· Hybride 32–40 uur Minimaal 2 jaar ervaring € 4.500 – € 5.500 bruto p.m.

Partner lange termijn Eigen IoT-hardware & software Technisch en bedrijfskundig inzicht

Bij VDS Automation helpen we bedrijven in de maakindustrie slimmer werken met data en technologie. Als AI & Machine Learning Engineer bouw jij het deel dat vooruitkijkt: modellen die voorspellen wat er gaat gebeuren, en AI-toepassingen die werk uit handen nemen. Je werkt in code, van ruwe data tot een oplossing die in productie draait.

Je werkt aan projecten bij verschillende klanten, van klantvraag tot werkende oplossing in productie. De ene keer ontwikkel je een AI-applicatie of een workflow waarin AI een klantproces slimmer maakt. De andere keer bouw je een model dat voorspelt wanneer een machine onderhoud nodig heeft, of een forecast voor productie of vraag.

Een voorbeeld: een productiebedrijf wil minder ongeplande stilstand. De machinedata is er al, want collega’s hebben de machine aangesloten via onze eigen IoT-hardware. Jij duikt in die data, maakt hem bruikbaar en bouwt een model dat afwijkingen signaleert en onderhoud voorspelt. Daarna breng je het model in productie en zorg je dat de mensen op de vloer de uitkomst zien.

Je werkt dus aan de hele keten:
van ruwe data tot een model dat op de productievloer draait.

Denk aan:

• AI-applicaties ontwikkelen voor klanten.
• Workflows in code bouwen waarin AI de processen van klanten slimmer en efficiënter maakt.
• Machine-learningmodellen ontwikkelen voor forecasting, anomaly detection en predictive maintenance, en ze in productie brengen.
• Meewerken aan de interne ontwikkeling van VDS met de nieuwste AI-technologie.
• De data verzamelen, opschonen en voorbereiden die daarvoor nodig is.
• Samen met collega’s en klanten bepalen wat nodig is, en zorgen dat het ook echt werkt.

Aan hardware of embedded software werk je niet. Machines aansluiten en configureren doen je collega’s. Jouw werk begint bij de data:
die vertalen naar modellen en toepassingen die werken
.

Wij bouwen AI-first
. AI schrijft de eerste versie, jij bepaalt of die goed genoeg is. Je leest de code, test hem en stuurt bij. AI is gereedschap, geen collega die je op zijn woord gelooft.

Voor jou gaat dat een stap verder, want AI is ook wat je voor klanten bouwt. Je weet dus niet alleen hoe je ermee werkt, maar ook waar het tekortschiet en hoe je dat test.

Nieuwe tools volgen elkaar snel op. Dat tempo moet je leuk vinden. Zie je iets nieuws waarvan je denkt dit moeten we eens proberen
? Dan krijg je daar de ruimte voor.

Geen twee weken zijn hetzelfde, maar dit ritme herken je terug. Je bent minder vaak bij klanten dan de consultants, maar wel vaak genoeg om te weten waar je data vandaan komt.

Maandag

Bouwdag. Data voorbereiden, een model trainen en valideren, of een LLM-pipeline uitwerken. Je test je werk grondig voordat het naar de klant gaat.

Donderdag

In productie brengen en bijsturen: draait het model stabiel, klopt de uitkomst nog, en gebruiken mensen het ook echt?

Vrijdag

Ruimte om te leren en te experimenteren: een nieuwe AI-tool uitproberen, een Udemy-cursus of een interne toepassing verder brengen. Afsluiten met de borrel.

Voorbeelden van het soort vraagstukken waar je aan werkt, voor bedrijven in de maak- en procesindustrie.

Sensordata van motoren en pompen analyseren, afwijkingen vroeg signaleren en voorspellen wanneer onderhoud nodig is. De uitdaging zit in de data: storingen komen weinig voor, dus je hebt weinig…