Client Team 3
AI Engineer
AI Engineer die het productie-RAG-platform van Rabobank verbetert via experimenten, evaluatie, data-analyse en meetbare modelverbeteringen.
Match
op je zoekprofiel
De gap-analyse wordt uitgevoerd, dit kan even duren...
Beschrijving
Eisen
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Large Language Models (LLMs)
- Python
- Databricks
- Evaluation frameworks for GenAI systems
- Embedding models
- Prompt optimization
- Data pipelines and workflow automation
- CI/CD practices
- Azure
- Master's degree or equivalent academic level in Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science, Mathematics, Statistics or a related field
- At least 3 years of relevant experience in machine learning, applied AI or data science
- Demonstrable experience improving production-grade RAG systems or advanced retrieval-based AI solutions
- Experience designing evaluation methodologies and quality metrics
- Strong track record of converting analyses into automated production solutions
- Experience working with large datasets and complex distributed environments
- Ability to communicate findings and recommendations to both technical and non-technical stakeholders
- Proficiency in English, both written and spoken
Wensen
- Experience with fine-tuning language models
- Experience with ranking and retrieval systems
- Experience with AI observability and monitoring
- Experience working with large-scale production AI platforms
- Knowledge of synthetic evaluation datasets and benchmark creation
Beschrijving
Rabobank zoekt een AI Engineer voor het RAG-platform in Utrecht.
Je verbetert continu de kwaliteit, nauwkeurigheid en effectiviteit van het interne Retrieval-Augmented Generation-platform.
De functie bevindt zich op het snijvlak van Information Retrieval, Data Science en Software Engineering.
Je onderzoekt waarom antwoorden van het systeem tekortschieten.
Je identificeert retrieval- en groundingproblemen en formuleert verbeterhypothesen.
Je ontwikkelt evaluatieframeworks voor retrievalkwaliteit, antwoordkwaliteit en gebruikerstevredenheid.
Je voert grootschalige experimenten uit met chunking-, embedding- en retrievalstrategieën.
Je analyseert gebruikersinteracties en systeemdata in Databricks.
Je bouwt feedbackloops om zwakke antwoorden continu te identificeren.
Je definieert en bewaakt kwaliteitsmetrics voor productiereleases.
Je vertaalt analyses en experimentresultaten naar schaalbare engineeringoplossingen.
Het platform wordt gebruikt door duizenden Rabobank-medewerkers.
Je werkt samen met Software Engineers, Platform Engineers, Data Scientists en Product Managers.
De rol vereist een analytische en praktisch ingestelde specialist.
Gevraagde technologieën zijn onder meer Python, Databricks, Azure en CI/CD.
Ervaring met RAG-systemen, evaluatiemethodieken en kwaliteitsmetrics is vereist.
Een masteropleiding of vergelijkbaar academisch niveau is gewenst.
De opdracht omvat 36 uur per week.
Er geldt hybride werken volgens het Rabobank @anywhere-beleid.
ZZP, midlanceconstructies en zelfstandig contracteren zijn niet toegestaan.
Domeinen