AI Engineer / Architect iO Consultancy

Ben jij een AI Engineer of AI Architect die de nieuwste AI-technologieën omzet in concrete business value en als externe consultant bij toonaangevende organisaties het verschil wil maken? We bouwen een selecte pool van AI professionals op die klaar staan voor uitdagende onsite assignments bij enterprise klanten die volop inzetten op AI-transformatie — van generative AI tot end-to-end machine learning oplossingen. 

Waarom deel uitmaken van onze talent pool: 

✓ First-to-know: Jij bent de eerste die we benaderen zodra er een passende AI-opdracht beschikbaar komt. ✓ Pre-screening: We matchen jouw profiel proactief met de juiste klantcontext — geen verrassingen, wel relevantie. ✓ Perfect match: Geen willekeurige plaatsingen. We zoeken de beste fit voor jou én de klant. ✓ Strategische projecten: Werk aan AI-initiatieven die echt tellen, in complexe enterprise omgevingen. ✓ Geen verplichtingen: Aanmelden voor de talent pool is vrijblijvend. ✓ Zowel freelance als vast in dienst mogelijk 

Jouw rol als AI Engineer / AI Architect: 

Als consultant AI Engineer of AI Architect ben je het AI-gezicht van iO bij onze klanten en vertaal je businessbehoeften naar concrete, impactvolle AI-oplossingen. Je bent verantwoordelijk voor de volledige AI-levenscyclus — van het verkennen van use cases en het ontwerpen van oplossingsarchitecturen tot de implementatie, evaluatie en productionalisering van AI-modellen en -toepassingen. 

 Jouw Consultancy activiteiten onsite: 

AI Strategie & Architectuur 

• Vertalen van business requirements en uitdagingen naar concrete AI-strategieën en technische oplossingen 

• Ontwerpen van schaalbare, veilige en onderhoudbare AI-architecturen op basis van cloud platformen (Azure AI, Azure OpenAI, Azure Machine Learning) 

• Adviseren van klanten over AI-governance, responsible AI en regelgevingskaders (waaronder de EU AI Act) 

• Ondersteunen van stakeholders bij het uitwerken van AI use cases en roadmaps 

AI Ontwikkeling & Implementatie 

• Ontwikkelen en finetunen van machine learning modellen: NLP, computer vision, generative AI, tijdreeksanalyse, regressie/classificatie 

• Bouwen van LLM-gebaseerde oplossingen, inclusief prompt engineering en RAG-architecturen 

• Implementeren van end-to-end ML-pipelines: dataverzameling, feature engineering, training, evaluatie en deployment 

• Toepassen van MLOps best practices voor het beheer en monitoring van AI-modellen in productie 

Samenwerking & Kwaliteit 

• Nauw samenwerken met data engineers, solution architects, business analisten en klantteams 

• Objectief beoordelen van model performance en explainable AI-technieken toepassen waar relevant 

• Documenteren van AI-oplossingen, architectuurbeslissingen en technische processen 

• De nieuwste AI-ontwikkelingen vertalen naar praktische toepassingen voor klanten