GenAI Engineer
Als GenAI Engineer bouw je toepassingen waarin generatieve AI echt waarde toevoegt.
Over deze rol
Als GenAI Engineer bouw je toepassingen waarin generatieve AI echt waarde toevoegt. Je werkt bijvoorbeeld aan chatoplossingen, slimme zoekfuncties, copilots of interne tools die medewerkers sneller en slimmer laten werken. Daarbij combineer je kennis van LLM's, prompt engineering, RAG, Python en vector databases om modellen niet alleen te laten draaien, maar ook bruikbaar, veilig en betrouwbaar te maken.
Deze rol is interessant voor jou als je graag schakelt tussen techniek en praktische impact. Je helpt organisaties in Data & AI om kansen met AI concreet te maken, van prototype tot productie. Dat vraagt om analytisch denken, nieuwsgierigheid en gevoel voor kwaliteit. Je ziet snel waar een toepassing echt helpt en waar je juist moet bijsturen om antwoorden beter, relevanter en consistenter te maken.
Voor organisaties is een GenAI Engineer waardevol omdat je AI-oplossingen bouwt die direct aansluiten op bedrijfsprocessen en informatiebronnen. Voor jou is het een kans om te werken met een snel ontwikkelend vakgebied, waarin je continu leert en zichtbaar verschil maakt. Je combineert experimenteren met bouwen, en dat maakt deze functie aantrekkelijk voor wie technologie graag omzet in resultaat.
Salaris per niveau
| Niveau | Werkervaring | Maandsalaris |
|---|---|---|
| Junior | 0-2 jaar | €4.000 – €5.500 |
| Medior | 2-5 jaar | €5.800 – €7.500 |
| Senior | 5-8 jaar | €7.000 – €9.000 |
| Lead / Specialist | 8+ jaar | €8.000 – €11.000 |
Handige certificeringen
Lijkt op
Doorgroeien naar
Instaprollen
Switchen vanuit
Hoe word je GenAI Engineer?
Er zijn meerdere routes. Twee komen we het vaakst tegen:
- Verdiep je in de kerntechnieken: LLM's, Prompt engineering, 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 interne documentatie?
Ik begin met het verzamelen en opschonen van relevante bronnen, daarna indexeer ik de content in een vector database. Vervolgens ontwerp ik een retrieval-flow die de juiste context ophaalt voor het LLM, zodat antwoorden gebaseerd zijn op actuele en betrouwbare informatie.
Hoe bewaak je de kwaliteit van antwoorden van een generatief AI-model?
Ik gebruik vaste evaluatiecriteria, testsets en feedback van gebruikers om output te beoordelen. Daarnaast kijk ik naar promptkwaliteit, bronvermelding, hallucinaties en manieren om de context beter te sturen.
Waarom is Python belangrijk in deze functie?
Python is vaak de basis voor het bouwen van prototypes, integraties en automatisering rondom AI-oplossingen. Het geeft je genoeg flexibiliteit om snel te experimenteren en tegelijk robuuste koppelingen te maken met data en services.
Uit de praktijk van Matthew
In de markt zien we dat GenAI-vraagstukken steeds vaker draaien om praktische toepasbaarheid, niet alleen om het kiezen van een model. Werkgevers zoeken mensen die LLM's kunnen koppelen aan bestaande data, processen en kwaliteitsafspraken. Wat is jouw ervaring?Past GenAI 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