About this role
ste. SRQ161723 Je werkt aan een belangrijke opdracht binnen het ML-platform waarin je een gebruiksvriendelijke en gestandaardiseerde front-end voor content monitoring realiseert. Je zorgt ervoor dat data scientists en andere stakeholders inzicht krijgen in de kwaliteit, prestaties en stabiliteit van modellen en monitoringprocessen. Daarbij combineer je kennis van dashboardontwikkeling, Databricks Apps en integraties met achterliggende dataplatformcomponenten. Je levert een productieklare oplossing op die technisch goed is ingebed en breed bruikbaar is binnen het team. De opdracht is opgebouwd uit meerdere fasen met duidelijke tussenresultaten. Je inventariseert eerst de informatiebehoefte en ontwerpt een standaard dashboardstructuur. Daarna ontwikkel en integreer je de oplossing, waarna je optimaliseert, documenteert en kennis overdraagt aan het team. Wat ga je doen - Je inventariseert functionele eisen en wensen samen met data scientists en ML engineers. - Je ontwerpt een standaard dashboardstructuur voor content monitoring. - Je stelt KPI’s, visualisaties en gebruikersinteractie vast. - Je ontwikkelt een monitoringdashboard met Streamlit op Databricks Apps, waarbij een andere oplossing ook mogelijk is. - Je realiseert koppelingen met de beschikbare content monitoring back-end. - Je implementeert standaardcomponenten en herbruikbare visualisaties. - Je valideert de oplossing met stakeholders en verwerkt feedback in optimalisaties. - Je levert een werkende productieklare monitoringomgeving op, inclusief documentatie en kennisoverdracht aan het team. - Je werkt aan concrete resultaten zoals een ontwerpdocument, een werkende Databricks App, geïntegreerde koppelingen, een bibliotheek met gestandaardiseerde visualisaties en beheer- en ontwikkeldocumentatie. Over jou - Je bent een senior ML Engineer of MLOps Engineer met aantoonbare ervaring in monitoringoplossingen binnen AI- en machine learningomgevingen. - Je combineert technische diepgang met het vermogen om gebru.