Een LLM engineer is gespecialiseerd in toepassingen met grote taalmodellen (large language models). Waar een AI engineer breed bouwt, gaat een LLM engineer diep: hoe haal je het meeste uit een taalmodel, hoe koppel je het aan grote hoeveelheden eigen kennis, en hoe weet je zeker dat de antwoorden kloppen?

Wat doet een LLM engineer?

• Retrieval-augmented generation (RAG) bouwen: het model de juiste informatie uit je eigen bronnen meegeven.
• Documenten en kennis zo voorbereiden dat het model er goed mee werkt.
• Evaluatiesystemen bouwen die meten of antwoorden kloppen en volledig zijn.
• Modellen kiezen, vergelijken en waar nodig fine-tunen.
• Kosten, snelheid en betrouwbaarheid optimaliseren.
• Beveiliging inbouwen, bijvoorbeeld tegen misbruik van de invoer.

Wanneer heb je een LLM engineer nodig?

• Je bouwt een assistent op veel of complexe kennis, zoals juridische, technische of medische documentatie.
• Kwaliteit is kritisch: fouten in antwoorden hebben echte gevolgen.
• Je toepassing groeit en kosten of snelheid worden een probleem.
• Standaardoplossingen zijn niet goed genoeg.

Voor een eerste, eenvoudige toepassing is een AI engineer of generative AI specialist vaak voldoende.

Welke vaardigheden?

• Diepgaande kennis van taalmodellen, embeddings en zoektechnieken.
• Sterk in Python en software-engineering.
• Ervaring met evaluatie en het meten van kwaliteit.
• Oog voor beveiliging en privacy.

Echte expertise herkennen

Vraag naar toepassingen die in productie draaien, hoe de kwaliteit werd gemeten, en welke keuzes zijn gemaakt tussen modellen en technieken. Een goede LLM engineer kan uitleggen waar zijn systeem fouten maakt.

Hoe Hyrion helpt

We bepalen samen of je een brede bouwer of een specialist in taalmodellen nodig hebt, en zoeken gericht op productie-ervaring.

Veelgestelde vragen