Een model trainen is één ding. Het maanden en jaren betrouwbaar laten draaien, terwijl de data verandert en het gebruik groeit, is iets heel anders. Een MLOps engineer bouwt en beheert het platform en de processen die daarvoor zorgen: van training en versiebeheer tot uitrol, monitoring en hertraining.

Wat doet een MLOps engineer?

• Pijplijnen bouwen voor het trainen, testen en uitrollen van modellen.
• Modellen en data versioneren, zodat resultaten reproduceerbaar zijn.
• Monitoring inrichten: prestaties, kosten en veranderingen in de data (drift).
• Automatisch hertrainen of waarschuwen als een model slechter wordt.
• Infrastructuur beheren, vaak in de cloud en met containers.
• Data scientists en ML engineers helpen sneller en veiliger te werken.

Wanneer heb je een MLOps engineer nodig?

• Meerdere modellen in productie, en niemand die het overzicht houdt.
• Modellen worden ongemerkt slechter naarmate de data verandert.
• Uitrollen kost weken handwerk.
• Data scientists zijn vooral bezig met infrastructuur in plaats van met modellen.

Heb je nog maar één model, dan kan een machine learning engineer dit werk vaak nog combineren.

MLOps engineer of ML engineer?

Een ML engineer richt zich op de modellen zelf én op het in productie brengen. Een MLOps engineer richt zich op het platform en de processen eromheen, voor alle modellen samen. In kleinere teams overlapt het; bij groei splitst het zich.

Welke vaardigheden heeft een goede MLOps engineer?

• Sterk in software- en platformengineering, zoals CI/CD, containers en cloud.
• Kennis van machine learning-workflows en tooling voor modelbeheer.
• Denkt in betrouwbaarheid, beveiliging en kosten.
• Werkt goed samen met data scientists en engineers.

Hoe Hyrion helpt

We bepalen samen of je een platformbouwer nodig hebt of iemand die modellen ontwikkelt, en zoeken gericht op productie-ervaring. Twijfel je, gebruik de keuzehulp Welke AI specialist heb ik nodig?

Veelgestelde vragen