Bij Telenet worden we gedreven door de ambitie om machine learning en AI te integreren in alle facetten van onze bedrijfsvoering, strategische besluitvorming en communicatiekanalen. In het kader van deze visie zijn we actief op zoek naar getalenteerde MLOps Engineers om de ML-modellen die door onze Data Scientists zijn ontwikkeld, om te zetten in blijvende bedrijfswaarde.
Met een team van meer dan 40 data-experts (Data Scientists, Data Strategists, CRM-experts en Insights Analysts), toegang tot een state-of-the-art AWS Cloud-omgeving en intensieve samenwerking met de business teams binnen de organisatie, levert het Telenet Analytics-team al aanzienlijke waarde voor het bedrijf. Het verbeteren van de klantbeleving door het voorspellen van defecte klantapparatuur, het optimaliseren van netwerkinvesteringen door de toekomstige vraag te voorspellen, en het ondersteunen van hypergepersonaliseerde communicatie via een reeks voorspellende modellen, zijn slechts enkele voorbeelden hiervan. De uitbreiding van ons MLOps-team vormt het laatste ingrediënt om dit naar een nog hoger niveau te tillen en echt een (inter)nationale koploper en een onmiskenbare pijler van het bedrijf te worden.
Als Junior MLOps Engineer combineer je je expertise in Data Engineering, DevOps-vaardigheden en affiniteit met machine learning om ML- / Data Science-systemen in productie te implementeren en onderhouden, terwijl je de maturiteit van de gerelateerde operationele processen en kaders verbetert. Je werkt ook nauw samen met onze Data Scientists, biedt technische begeleiding bij modelontwikkeling en ondersteunt hen met sjablonen en herbruikbare componenten.
Belangrijkste verantwoordelijkheden
1. Industrialisatie van ML-modellen en datafeatures ontwikkeld door Data Scientists
2. Ontwikkeling & onderhoud van het framework en templates voor de industrialisatie van modellen, ter ondersteuning van zowel batch scoring als live inference
3. Ontwikkeling & onderhoud van onze Analytics Feature Store, die fungeert als de belangrijkste bron van informatie voor ML-modellen en ad-hoc analyses
4. Modelleren en monitoren van de datakwaliteit - controleer de beschikbaarheid en kwaliteit van modelresultaten en feature-waarden, spot en analyseer problemen, communiceer met data scientists en zakelijke stakeholders en zorg ervoor dat problemen snel worden opgelost
5. Bouw en onderhoud een bibliotheek van herbruikbare componenten om modelontwikkeling te vergemakkelijken en te standaardiseren, en de efficiëntie van de Data Scientists te verhogen
6. Werk nauw samen met Data Scientists tijdens de modelontwikkeling om technische begeleiding te bieden
Over jou
MLOps Engineers vormen de brug tussen data science en data engineering en moeten daarom een goede mix van competenties uit beide werelden hebben. We verwachten echter niet dat kandidaten al aan alle vereisten voldoen. Dus, als je jezelf herkent in de meeste van de onderstaande eigenschappen, aarzel dan niet om te solliciteren!
7. Masterdiploma met focus op informatica / machine learning (of gelijkwaardig)
8. Goede kennis van Machine Learning Engineering, Data Engineering of DevOps, en minimaal basiskennis van de andere domeinen. Werkervaring in een van deze domeinen is een plus
9. Goede kennis van programmeer- en querytalen (Python, PySpark, SQL), waarbij bekendheid met Python-bibliotheken die vaak worden gebruikt in wetenschappelijke computing en machine learning (pandas, scikit-learn, pytorch, enz.) een plus is
10. Bekendheid met de AWS Cloud-omgeving (en AWS Sagemaker in het bijzonder), Snowflake en/of dbt is niet strikt vereist, maar zeker een toegevoegde waarde
11. Praktische ervaring met Git
12. Een probleemoplossende mindset, sterke zelfdiscipline en bereidheid om verantwoordelijkheid te nemen voor de operationele gezondheid en betrouwbaarheid van onze ML-modellen
13. Teamplayer met goede communicatieve vaardigheden om met data scientists te communiceren en het eerste aanspreekpunt te zijn voor zakelijke stakeholders in geval van problemen of vragen
14. Bereidheid om te leren en nieuwsgierigheid naar nieuwe technologieën en innovaties
15. Vloeiend Engels
Wat wij bieden
16. Begin een nieuw avontuur in een innovatieve, gezonde en ambitieuze organisatie die zich richt op het (inter)nationaal koploper worden in het benutten van AI en machine learning.
17. Geniet van flexibele werktijden en de vrijheid om vanuit huis te werken (3 dagen per week) of in onze open en trendy samenwerkingsplekken op kantoor
18. Werk in een state-of-the-art AWS Cloud-omgeving
19. We coachen je, trainen je en maken je deel van ons verhaal. Je hebt toegang tot een uitgebreid opleidingsaanbod en externe platforms zoals Datacamp en Linkedin Learning, en volop gelegenheid om on-the-job te leren
20. Een agile organisatie die persoonlijke groei, interne mobiliteit en de mogelijkheid om van rol te veranderen stimuleert
21. Word onderdeel van een jong, dynamisch, enthousiast en resultaatgericht data-team, met leuke teambuildings, padelwedstrijden op kantoor en de occasionele afterwork drinks
22. Geniet van een aantrekkelijk compensatie- en voordelenpakket, inclusief maaltijdcheques, groeps- en gezondheidsverzekering, een jaarlijkse bonus en kortingen op Telenet-producten.