Machine Learning Engineer

Smals vzw
Sint-Gillis, Belgium
13 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
2 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English, French

Tech stack

.NET Framework Application Programming Interfaces (APIs) Microsoft Azure C Sharp (Programming Language) Continuous Integration Information Engineering EHealth Python (Programming Language) Machine Learning SQL Databases Data Processing Feature Engineering
+9 more
Pytorch Blazor Backend Containerization Scikit Learn Information Technology Machine Learning Operations Software Version Control Docker

Job description

Smals realiseert innovatieve ICT-projecten in e-government en e-health voor instellingen uit de sociale zekerheid en de gezondheidszorg. ‘ICT for society’ is voor Smals meer dan een slogan: alle projecten hebben een positieve maatschappelijke impact. Zo bouwt Smals mee aan het portaal van de sociale zekerheid en het eHealth-platform. Grensverleggende projecten zijn ons werkterrein: Student@Work, Orgadon, digitalisering van medische voorschriften, raadpleging van de historiek van je loopbaan, snellere doorstroming van testresultaten naar je huisarts… Als Machine Learning Engineer ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen, deployen en onderhouden van machine learning-modellen en machine learning-pipelines. Je zorgt ervoor dat modellen niet enkel performant zijn in experimenten, maar ook betrouwbaar, schaalbaar en beheersbaar functioneren in productie zowel op cloudinfrastructuren (Azure) als on-premise. Je werkt nauw samen met data engineers, developers, architecten en business stakeholders. Ook vertaal je machine learning use cases naar duurzame technische implementaties die in overeenstemming zijn met de geldende regelgeving (met name de Europese AI-wet).

Belangrijkste verantwoordelijkheden:

Datavoorbereiding en feature engineering: Data uit diverse bronnen verwerken en voorbereiden, datatransformaties en feature engineering opzetten, en datakwaliteit, consistentie en reproduceerbaarheid bewaken.

Modelontwikkeling en validatie: ML-modellen ontwerpen, trainen, tunen en benchmarken voor uiteenlopende use cases, met duidelijke validatiecriteria vóór productie.

Operationaliseren van ML-oplossingen: Modellen vertalen naar productieklare services en pipelines, integreren in backend/API’s/batch, met versiebeheer en een gestandaardiseerde deployment-aanpak.

MLOps, monitoring en reliability: ML-pipelines en CI/CD opzetten en onderhouden, monitoring voorzien (performantie, drift, fouten) en retraining-mechanismen uitwerken, met oog voor betrouwbaarheid, schaalbaarheid en cost control.

Samenwerking en kennisdeling: Afstemmen met technische en business stakeholders, goede praktijken en documentatie verzorgen, en bijdragen aan de ML-maturiteit van de organisatie.

Requirements

Je beschikt over een Bachelor of Master in de Informatica of je kan gelijkwaardige ervaring aantonen. Je hebt minimum 2 jaar ervaring in een vergelijkbare rol.

Je hebt een sterke expertise in:

  • Python (data- en machine learning development)
  • SQL en dataverwerking in productiecontext
  • Machine learning libraries and opensource model/tools (scikit-learn, PyTorch,, Langraph, Ollama, Langchain)
  • Datavoorbereiding, feature engineering en modelvalidatie
  • Integratie van ML-componenten in applicaties of backend-services
  • C# / .NET / Blazor Framework
  • Machine Learning pipelines en MLOps-praktijken (Azure Devops)
  • CI/CD, versiebeheer en deployment van Machine Learning-services
  • Containerisatie en deployment patterns (Docker)
  • Monitoring van modellen en pipelines Je bent resultaatgericht en pragmatisch en in staat om machine learning oplossingen om te zetten naar stabiele en bruikbare productiecomponenten.

Je beschikt over een sterk analytisch en logisch denkvermogen.

Je bent kwaliteitsbewust, met aandacht voor betrouwbaarheid, onderhoudbaarheid en duidelijkheid.

Je neemt ownership over technische implementaties en stelt proactief verbeteringen voor.

Je bent communicatief en kan technische keuzes helder toelichten aan zowel technische als niet-technische stakeholders en toont je sterk in de samenwerking binnen multidisciplinaire teams.

Je bent leergierig en gemotiveerd om nieuwe technieken en best practices in een productiecontext toe te passen.

Tot slot heb je een passieve kennis van het Frans en het Engels.

Benefits & conditions

Je krijgt een gevarieerde, uitdagende en maatschappelijk relevante job waarbij je bijdraagt aan IT-oplossingen die een belangrijke rol spelen in de samenleving. Onze slogan ‘ICT for society’ weerspiegelt dit perfect.

  • Zoek je een goede balans tussen werk en privéleven? Geniet van flexibele werkuren en maak gebruik van ons zeer uitgebreid telewerkbeleid.
  • We bieden ruime interne en externe opleidingsmogelijkheden, waardoor je je technische skills en persoonlijke vaardigheden voortdurend kunt aanscherpen.
  • We bieden je een competitief salaris, aangevuld met extralegale voordelen zoals hospitalisatieverzekering, aanvullend pensioenplan, maaltijdcheques, ecocheques,… IT-functies kunnen rekenen op een mobiliteitsbudget met de keuze voor een bedrijfswagen en/of terugbetaling openbaar vervoer. Onder bepaalde voorwaarden kan je dit budget zelfs gebruiken voor de betaling van je huur of hypothecaire lening.

  • Via ons ‘Benefits at Work’-platform geniet je van mooie kortingen op mode, elektronica, daguitstappen, vakantieverblijven, …
  • We voeren een gelijkekansenbeleid en vinden o.a. equal pay belangrijk.

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.nieuwejobs.com

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:07 min

Inspecting default bridge architectures and custom Docker networks

Oliver Seitz Oliver Seitz · WWC 2025

2:28 min

Hosting models for executing Blazor applications across different platforms

Christian Giesswein Christian Giesswein · WWC 2023

1:52 min

Structuring and scaling the backend engineering team

Stefan Lingler Stefan Lingler +1 · Coffee With Developers

3:14 min

Structuring career paths and localized data architectures

Ulrich Wurstbauer +1 · LIVE

2:34 min

Docker sandbox architecture and microVM environment integration

Manuel de la Peña Manuel de la Peña · WWC Europe 2026

3:13 min

Leveraging domain knowledge and diverse team backgrounds

Katja Träumner

Videos

See all

Related articles

See all