Machine Learning Engineer

Op zoek naar een baan als Machine Learning Engineer? Bekijk de nieuwste Machine Learning Engineer vacatures bij Nederlandse werkgevers op DataJobs.nl. Als Machine Learning Engineer bouw en optimaliseer je ML-modellen voor schaalbare productietoepassingen. Lees meer in onze carrièregids: Werken als Machine Learning Engineer.
Machine Learning Engineer vacatures in Nederland
As a Machine Learning Engineer in the ML Platform team, you will design and build the foundational services,…
€71.000 - €117.000 per jaar
Klaar voor de volgende stap in je carrière als software engineer? NN Leven & Pensioen is hard onderweg om…
Van slimme chatbots tot geavanceerde Machine Learning-oplossingen: bij ilionx bouw je samen met een team van…
tussen de €4.500,- en €6.500,-
Van slimme chatbots tot geavanceerde Machine Learning-oplossingen: bij ilionx bouw je samen met een team van…
tussen de €4.500,- en €6.500,-
Klik op een vacature om details te bekijken
€71.000 - €117.000 per jaar
Contribute directly to Eneco’s ambitious One Planet strategy by building the ML platform that accelerates the transition to climate neutrality by 2035.
Work at the cutting edge of Machine Learning, Software Engineering, and Cloud by designing scalable Databricks-based platform capabilities used across multiple teams.
Build reusable ML/MLOps platform capabilities that scale your impact across multiple teams instead of delivering one-off models.

The One Planet strategy we are committed to here at Eneco sets an ambitious goal to be climate neutral by 2035. We want to achieve that goal for both us and our clients. To make it happen, we are dedicated to offering our customers innovative digital capabilities and smart solutions. Our team is working towards creating an exceptional online customer experience, through modernizing the Eneco machine learning landscape. We are striving to deliver a superior digital customer experience that will stimulate and make it easier for our customers to become greener every day.
As a Machine Learning Engineer in the ML Platform team, you will design and build the foundational services, tooling, and infrastructure that enable Machine Learning use cases across Eneco.
You will work at the intersection of Machine Learning, Software Engineering, and Cloud Infrastructure, with a strong focus on Databricks-based platforms. Rather than delivering a single model or product, your work will empower multiple teams to develop, deploy, and operate ML solutions efficiently and safely. You will collaborate closely with data scientists, product teams, and other platform engineers to turn ML capabilities into reusable, production-ready services.
Hands-on experience with Apache Spark and Databricks — including building/optimizing distributed pipelines for feature engineering, training, and batch/stream inference
Strong experience in Machine Learning or applied data science
Solid Python programming skills and experience with ML frameworks such as scikit-learn, PyTorch, or similar
Experience using Docker, Kubernetes, or MLflow for model lifecycle management.
Understanding of software engineering principles: testing, CI/CD, version control, containerization.
Strong communication and mentoring skills, specifically being able to explain complex technical concepts in a tangible way

Experience building shared ML platform components used by multiple teams (templates, libraries)
Feature engineering patterns such as feature stores and offline/online consistency
Familiar with infrastructure as code (IAC) such as Terraform or Databricks Assets Bundle (DAB)
Experience working in a platform team / Ability to design systems that support multiple teams and use cases.
Experience with building and maintaining reusable ML / MLOps tooling.
Knowledge about open-source table formats such as Delta and Iceberg

Designing a framework for end-to-end ML pipelines, including ingestion and processing of structured and unstructured data.
Building and maintaining shared ML platform components, libraries, and templates used across teams.
Monitoring model performance, data quality, drift, latency, and cost in production.
Implementing MLOps practices, including model versioning, CI/CD, monitoring, and retraining workflows.
Testing the newest Databricks features in a PoC setting and assessing viability for large scale implementation within Eneco.
Collaborate with cross-functional teams (product, engineering, data science) to bring Machine Learning-powered features to life.
Guiding and mentoring Data Scientists in bringing their ML solutions to a production grade level.

This is where you’ll work
You will be working together with other Machine Learning Engineers and Data Scientists. Together, you will shape the Machine Learning platform so either Eneco internal employees or external consumers can benefit from the Machine Learning model. Within the team, we encourage learning, actively seek out collaboration, celebrate successes, and learn from failures.
What we have to offer
Gross annual salary between €71.000 and €117.000
Including FlexBudget, 8% holiday allowance, and depending on your role a bonus or collective profit sharing.
Including FlexBudget, 8% holiday allowance, and depending on your role a bonus or collective profit sharing. Have it paid out, use it to buy extra holiday days or save it up for something nice, it's up to you.
Eneco is fully committed to help you in your personal and professional development.
Hybrid working: home, office or abroad
Work 40% at the office, 40% from home, and 20% flexibly. With manager approval, you may work abroad (within approved countries) up to 3 weeks/year, max 2 consecutively.
Machine Learning Engineer vacatures in Nederland
Op zoek naar machine learning engineer vacatures in Nederland? DataJobs.nl toont het actuele aanbod van machine learning engineer vacatures bij werkgevers die ML-modellen inzetten in productie. Je solliciteert altijd direct.
Als machine learning engineer zit je op het snijvlak van data science en software engineering. Je neemt modellen die door data scientists zijn ontworpen (of die je zelf bouwt) en zorgt dat ze betrouwbaar, schaalbaar en reproduceerbaar draaien in productie. Dat betekent werken met MLOps-tools als MLflow, Kubeflow, SageMaker of Vertex AI, met CI/CD-pipelines voor modellen, met monitoring op modelprestaties en drift, en met feature stores. Python is je belangrijkste taal, vaak aangevuld met frameworks als PyTorch, TensorFlow, scikit-learn of XGBoost. Daarnaast speelt infrastructuur een grote rol: containers, cloudplatformen en orchestratie. De brug tussen experimenteren in een notebook en een model dat dagelijks duizenden voorspellingen doet onder productielast, dat is waar jij goed in bent.
De dagelijkse praktijk varieert sterk. De ene dag ben je bezig met een nieuw aanbevelingssysteem voor productaanbiedingen, de volgende dag debug je een model dat sinds de laatste release trager is geworden. Je werkt meestal in een team met en , waarbij de grenzen tussen de rollen soms fluïde zijn. Organisaties met een volwassener ML-praktijk hebben vaak aparte die puur focussen op het platform.
Salarissen voor ML engineers behoren tot de hoogste in het data-domein. Junior rollen beginnen rond 4.200 euro, medior engineers zitten tussen 5.500 en 7.000 euro bruto per maand, seniors tussen 7.000 en 9.000 euro. In specialistische toepassingen of bij grote techbedrijven kan dat verder oplopen. Secundair zijn royale opleidings- en conferentiebudgetten gangbaar, net als aandelen of bonussen bij scale-ups.
Veel ML engineers zijn eerder of geweest. Doorgroei kan richting , principal ML engineer of een leiderschapsrol. Zie ook als je meer richting toegepaste AI wilt gaan. Veel rollen zitten in (Brainport) en . Ben je werkgever? Kijk op .
Bekijk alle machine learning engineer vacatures hierboven en stel een in voor nieuwe rollen.
Druk opnieuw op de knop om verder te gaan 0/1