> Markdown version of [/jobs/ext/3739939-machine-learning-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3739939-machine-learning-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Machine Learning Engineer

- **Company:** Woningbouwbanen
- **Location:** 's-Hertogenbosch, Netherlands
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €3,000.0 - €5,200.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Continuous Integration, Information Engineering, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Jupyter Notebook, Google Cloud, Pytorch
- **Published:** October 15, 2026
- **Apply:** https://www.jobbird.com/nl/vacature/26065952-machine-learning-engineer

## About the Role

Er is geen minimale opleiding vereist
Talen

 * Je beheerst Nederlands

* Minimaal 3 jaar ervaring in machine learning engineering of een vergelijkbare rol.
 * Ervaring met programmeertalen zoals Python en kennis van tools zoals TensorFlow of PyTorch.
 * Vertrouwdheid met cloudplatformen zoals GCP, AWS of Azure en met data pipelines.
 * Een analytische en kritische houding met het vermogen om technische oplossingen te vertalen naar bedrijfswaarde.

## Description

Als Machine Learning Engineer ben je verantwoordelijk voor het ontwikkelen en implementeren van slimme modellen die waarde toevoegen aan diverse projecten binnen de woningbouw en installatietechniek. In deze rol werk je met een breed scala aan data en technologieën, waarbij je niet alleen zorgt voor de ontwikkeling in een Jupyter Notebook, maar ook voor de operationele inzet van deze modellen. Je komt te werken in een omgeving waar innovatie en samenwerking centraal staan, en waar je impact kunt maken bij toonaangevende opdrachtgevers. Dit is een kans voor een vakprofessional die zowel technisch onderlegd is als in staat om de brug te slaan tussen algoritmes en praktische toepassingen.

* Ontwikkelen en operationaliseren van modellen voor het voorspellen van energieprestaties van woningen in het kader van verduurzaming.
 * Bouwen van een schaalbare infrastructuur voor machine learning applicaties, inclusief integratie met bestaande systemen.
 * Samenwerken met data engineers en business stakeholders om de impact van data-analyse te maximaliseren.
 * Implementeren van CI/CD-pipelines voor een efficiënte toepassing van machine learning modellen en data workflows.