AI/ML-ingenieur

AI/ML-ingenieur role illustration

AI/ML-ingenieur

Locatie: GIFT City, Gandhinagar, Gujarat – India. (Werk vanuit kantoor)

Ervaring: 6+ jaar

Over de rol

We zijn op zoek naar een zeer ervaren AI/ML-ingenieur met diepgaande expertise in het ontwerpen, trainen, implementeren en optimaliseren van machine learning-modellen voor productieomgevingen. Je leidt complexe AI-initiatieven op het gebied van Computer Vision, NLP, voorspellende modellering, GenAI en op rPPG gebaseerde gezondheidsanalyses, ter ondersteuning van wereldwijde klanten en grootschalige bedrijfsapplicaties.

Deze rol is ideaal voor iemand die een sterk onderzoeksinzicht combineert met praktische technische vaardigheden en end-to-end ML-systemen kan ontwerpen.

Belangrijkste verantwoordelijkheden:

  • :Modelontwikkeling en onderzoek
  • Ontwerp, train en optimaliseer geavanceerde ML-modellen voor CV, NLP, prognoses, aanbevelingen en detectie van afwijkingen.
  • Bouw deep learning-pijplijnen met PyTorch, TensorFlow of JAX.
  • Experimenteer met SOTA-architecturen zoals Transformers, Vision Transformers, YOLO-varianten, RNN/CNN-hybriden en diffusiemodellen.
  • Leid rPPG- en signaalverwerkingsexperimenten voor het schatten van vitale functies (hartslag, HRV, BP-schatting, enz.). GenAI & LLM-integratie
  • Verfijn en integreer LLM's (Llama-, Mistral-, OpenAI-modellen).
  • Bouw RAG-pijplijnen, vectorzoeksystemen en workflows voor semantisch begrip.
  • Implementeer functieaanroepen, toolintegraties en multi-agent AI-systemen.ML Engineering & Deployment
  • Bouw schaalbare ML-pijplijnen, trainingsworkflows en geautomatiseerde evaluatiesystemen.
  • Werk nauw samen met DevOps om inferentieservices te implementeren met behulp van Docker, ONNX Runtime, TensorRT of cloud-native API's.
  • Implementeer modelmonitoring, driftdetectie en continue verbeteringscycli.
  • Optimaliseer GPU/CPU-prestaties voor realtime gevolgtrekking. Data-engineering en -analyse
  • Werk met grote datasets in video-, afbeeldingen-, tekst- en tabelvorm.
  • Ontwikkel workflows voor gegevensvoorverwerking, feature-engineering en annotatie.
  • Zorg voor gegevenskwaliteit, nauwkeurigheid van labels en ethisch gebruik van datasets. Cross-functionele samenwerking
  • Werk nauw samen met backend-, mobiele en productteams om ML in applicaties te integreren.
  • Vertaal zakelijke vereisten naar ML-gestuurde oplossingen.
  • Mentor junior ML engineers en stagiaires.

Vereiste vaardigheden

  • 6+ jaar ervaring in AI/ML-engineering, deep learning of toegepast onderzoek.
  • Sterke vaardigheid in Python, PyTorch, TensorFlow en Scikit-learn.
  • Expertise in Computer Vision (detectie, segmentatie, OCR, tracking, rPPG).
  • Ervaring met LLM's, inbedding, RAG-systemen en transformatorarchitecturen.
  • Gedegen begrip van modeloptimalisatie, kwantisering en gevolgtrekkingsversnelling.
  • Praktische ervaring met AWS-, GCP- of Azure voor ML-implementatie.
  • Sterke wiskundige achtergrond in lineaire algebra, statistiek en optimalisatie.
  • Mogelijkheid om end-to-end ML-systemen te ontwerpen, van gegevensopname tot productie.
  • Sterke debug-, probleemoplossende en onderzoeksmentaliteit.

Vaardigheden die je graag hebt

  • Ervaring met ONNX-, TFLite-, TensorRT- of GPU-inferentiepijplijnen.
  • Kennis van signaalverwerkingstechnieken voor biomedische data (PPG/rPPG).
  • Blootstelling aan MLOps-tools (DVC, MLflow, Kubeflow, Airflow).
  • Bekendheid met tools voor gegevensannotatie en pijplijnen voor actief leren.
  • Publicaties, Kaggle-medailles of open source-bijdragen.
  • Ervaar het bouwen van SaaS AI-producten of ML-API's op ondernemingsniveau.
Nu solliciteren

Veelgestelde vragen

Je leidt productie-ML op het gebied van Computer Vision, NLP, voorspellende modellering, GenAI/RAG en op rPPG gebaseerde gezondheidsanalyses met behulp van PyTorch, TensorFlow of JAX, en levert inferentie met Docker, ONNX Runtime, TensorRT of cloud-API's.

Bereik het HR-team