GenAI Engineer

en je weet hoe je ondanks de uitdaging van grote organisaties GenAI verantwoord kan implementeren.

Een GenAI engineer die denkt in eind-to-eind oplossingen en begrijpt dat techniek én business leidend zijn.

Minimaal 4 jaar ervaring

in (ML/AI/Software) engineering, waarvan 1+ jaar met GenAI/LLM-applicaties

ruime ervaring met Python, open-source én commerciële LLM's

Bij Team Rockstars IT kun je gaan werken aan uitdagende projecten bij toonaangevende klanten (van scale-ups tot corporates zoals ASML, Rabobank, ABN Amro of Schiphol Groep).

en de mogelijkheid om de leaseauto van je huidige werkgever mee te nemen

* Ontwerpen en bouwen van RAG-systemen (retrieval, chunking, indexing, hybrid search & reranking) voor knowledge-intensive processen. * Implementeren van agentic AI (planning, tools/function calling, multi-agent) om complexe taken end-to-end te automatiseren. * Productiseren van conversational & copilots (chat, forms, voice, vision) inclusief auth, caching, cost controls en prompt-/model-versioning. * Inrichten van een LLMOps-stack: CI/CD, offline/online evals, monitoring, guardrails, canaries & feature flags. Waar je mee werkt * LLM's & Serving: OpenAI/Anthropic/Vertex AI/Azure OpenAI; open-source via vLLM, TGI, Ollama. * Agentic AI: CrewAI, LangChain (+LangGraph), PydanticAI; tool-execution & planning, memory, orchestration. * RAG & Search: LlamaIndex/LangChain toolset, vector stores (pgvector/FAISS/Qdrant /Weaviate), embeddings & rerankers. * Testing & Evaluatie: RAGAS voor pipeline-validatie, Giskard/TruLens/DeepEval/OpenAI Evals voor model- en prompt-evals, synthetic data & golden sets. * Monitoring & Observability: Langfuse (tracing, prompts, costs), MLflow (experiments/registry), OpenTelemetry/Prometheus/Grafana, Arize Phoenix. * MLOps/LLMOps & Data: Airflow/Prefect, dbt, Spark, Terraform, Docker/Kubernetes, GitHub Actions/Azure DevOps. * Platforms: GCP (Vertex), AWS (Bedrock/SageMaker), Azure (AI Studio/ML), Databricks.