Bekijk de opdracht ook op opdrachtinformatiemanagement.nl voor aanvullende ondersteuning binnen het vakgebied Informatiemanagement.
Logo van Stedin Netbeheer B.V.
Logo van Stedin Netbeheer B.V.

Machine Learning Engineer

Blaak 8, 3011 TA Rotterdam, Nederland

Sluit morgen
om 16:00

Begindatum:

1 mei 2026

Einddatum:

31 okt 2026

Uren per week:

40

Publicatiedatum:

7 apr 2026
Opdracht tarief 90Opdracht uren 40
Opdracht alleen mogelijk voor professionals in loondienst bij onze organisatie
Kijkende naar de inhoud van deze opdracht en de wet DBA, kan je deze opdracht alleen uitvoeren als je in loondienst bent. Omdat doorleenconstructies binnen deze opdracht niet zijn toegestaan, kunnen wij alleen kandidaten aanbieden die bij onze organisatie in dienst zijn.
Wil je voor de duur van deze opdracht bij ons in dienst komen?
Dat is mogelijk! Wij bieden je een uitzendovereenkomst aan, waardoor je de opdracht in loondienst vanuit ons uitzendbureau Projectversterkers B.V. kunt uitvoeren. Bereken hieronder jouw bruto maandsalaris.
Wat zijn de voordelen?
Rekentool
Voor welk uurtarief mogen wij jou aanbieden?
Hoeveel uur per week wil je werken?
Opdracht alleen mogelijk voor professionals in loondienst bij onze organisatie

Omschrijving

Stedin is op zoek naar een Machine Learning Engineer. Bij Stedin is het onze taak om te zorgen voor een betrouwbare energievoorziening. Nu en in de toekomst. Data en data science speelt daarbij een sleutelrol. Onze producten en diensten helpen de energietransitie waar te maken. Hoe we dat doen? Door slimme oplossingen te bedenken waar we gister niet aan dachten.

Onze data science producten dragen op allerlei manieren bij aan de energietransitie. Als Data / Machine Learning Engineer werk je nauw samen met de data scientists om deze producten te ontwikkelen, live te brengen en te onderhouden binnen ons Azure datalake platform. Ook heb je als Machine Learning Engineer bij Stedin alle vrijheid om jezelf en het team verder te ontwikkelen, creatief te zijn en nieuwe ideeen aan te dragen.

Eisen

  • 3+ jaar toegepaste ervaring in een soortgelijke functie
  • Medior level ervaring met Spark & Python. Andere programmeertalen zijn een pre
  • Medior level ervaring met Databricks
  • Medior level ervaring met CI/CD pipelines en MLOps lifecycle tools zoals MLFlow
  • Ervaring met Azure cloud, ADLS, Kubernetes en Apache Airflow
  • Begrip van (het schaalbaar maken van) DS en ML modellen in Python en/of Spark
  • Je hebt ervaring met relationele databases zoals MSSQL

Wensen en competenties

Competenties

  • Je bent ambitieus, professioneel en hebt een ondernemende instelling.
  • Je weet precies wat nodig is om optimale resultaten uit systemen en processen te halen en denkt in oplossingen.
  • Je weet je collega's, zowel in het Nederlands en Engels, hierin mee te nemen.
  • Je bent communicatief vaardig en je kunt gemakkelijk kennis delen.

Organisatie en team

Je gaat werken bij het Data Office wat bestaat uit vier teams: Data Governance, Data Quality, Data Science & ML Engineering. Het ML Engineering team is een team met jonge, slimme mensen die stuk voor stuk een passie hebben voor MLops en data science. Er is een goede samenwerking tussen de data scientists en de ML engineers. Minstens 2 keer per week zitten we met zijn allen bij elkaar op kantoor. Ook organiseren we regelmatig activiteiten zoals teamuitjes, borrels of gaan we na werk samen sporten (met wie daar zin in heeft).

Overige informatie

Benodigd aantal professionals: 1 professional

Optie tot verlenging: Niets over bekend.

Hybride: Minstens 2 keer per week zitten we met zijn allen bij elkaar op kantoor.

Fee: De administratieve partner rekent een aanvullende fee van € 2,50 boven op het uurtarief.

Meer informatie
Hieronder vind je meer informatie over het aanmeldproces en antwoorden op veelgestelde vragen. Niet gevonden wat je zoekt? Neem dan contact op met Susan Peschier via susan.peschier@kbenp.nl.
Contact
Hoe werkt het?
Veelgestelde vragen
Wil je even sparren met een van onze adviseurs?
Onze adviseurs staan je graag persoonlijk te woord op maandag t/m vrijdag tussen 09:00 en 17:00 uur. Je kunt jouw vraag alvast stellen via de contactpagina of kom terug op een ander tijdstip!
Opdracht Adviseur