AI Engineer
Als AI Engineer bouw je slimme toepassingen die verder gaan dan losse experimenten.
Over deze rol
Als AI Engineer bouw je slimme toepassingen die verder gaan dan losse experimenten. Je vertaalt modellen en data naar werkende oplossingen, zoals chatbots, zoekassistenten, documentverwerking of slimme aanbevelingen. Daarbij werk je vaak met Python, LLM’s, prompting, RAG, API-koppelingen en evaluatie om te zorgen dat de oplossing niet alleen werkt, maar ook betrouwbaar en bruikbaar is.
Deze rol is interessant voor mensen die techniek willen combineren met zichtbare impact. Je werkt voor organisaties die AI concreet willen inzetten in hun processen, van interne kennisassistenten tot klantgerichte toepassingen. Juist omdat AI snel ontwikkelt, is het werk uitdagend en afwisselend, met veel ruimte om te testen, verbeteren en bouwen aan oplossingen die echt waarde toevoegen.
Je komt in beeld als je graag schakelt tussen data, software en businessvraagstukken. Docker, cloud en vector databases helpen je om oplossingen schaalbaar en onderhoudbaar te maken, terwijl evaluatie en guardrails belangrijk zijn om kwaliteit en veiligheid te bewaken.
Salaris per niveau
| Niveau | Werkervaring | Maandsalaris |
|---|---|---|
| Junior | 0-2 jaar | €3.800 – €5.200 |
| Medior | 2-5 jaar | €5.500 – €7.000 |
| Senior | 5-8 jaar | €6.500 – €8.500 |
| Lead / Principal | 8+ jaar | €7.500 – €10.000 |
Belangrijkste skills
Handige certificeringen
Lijkt op
Doorgroeien naar
Instaprollen
Switchen vanuit
Hoe word je AI Engineer?
Er zijn meerdere routes. Twee komen we het vaakst tegen:
- Verdiep je in de kerntechnieken: Python, LLM / prompting, RAG.
- Bouw een portfolio of zijproject om het te laten zien.
- Solliciteer op junior- of medior-rollen en groei door.
- Benut de ervaring die je nu al hebt.
- Leer gericht de skills bij die voor deze rol tellen.
- Maak de overstap, met begeleiding van Matthew.
Bereid je voor: interviewvragen
Hoe zou je een RAG-oplossing opzetten voor een interne kennisbank?
Ik zou beginnen met het bepalen van de use case en de brondata, daarna documenten opsplitsen, embeddings maken en een vector database gebruiken voor retrieval. Vervolgens koppel ik het taalmodel via een API en test ik met echte vragen om relevantie, volledigheid en foutkansen te verbeteren.
Hoe borg je dat een AI-toepassing betrouwbaar blijft in gebruik?
Ik werk met duidelijke evaluatiecriteria, testsets en monitoring op kwaliteit en afwijkingen. Daarnaast gebruik ik guardrails, bijvoorbeeld door bronverwijzingen, outputfilters en beperkingen op gevoelige acties toe te voegen.
Welke rol speelt Docker of cloud in jouw aanpak?
Ik gebruik Docker om de omgeving reproduceerbaar te maken en om deployment eenvoudiger te houden. In de cloud zorg ik vervolgens voor schaalbaarheid, beheer en koppelingen met andere diensten zoals opslag, logging en model- of API-services.
Uit de praktijk van Matthew
In de markt zien we dat AI Engineers steeds vaker worden gevraagd om niet alleen iets te bouwen, maar ook te laten zien waarom een oplossing betrouwbaar is. Daardoor worden evaluatie, monitoring en goede afscherming net zo belangrijk als het model zelf. Wat is jouw ervaring?Past AI Engineer bij jou?
Bespreek het met Matthew. Hij kent de markt, de bedrijven en de vacatures die er nú zijn op matchmatters.nl.
Kandidaten-toolkit
Van CV-check tot salarisvergelijking: tools voor elke stap.
Ontdek je richting
Sollicitatie voorbereiden