MLOps engineer
Ook bekend als: MLOps engineer · ML platform engineer · Machine learning operations engineer
Bouwt en onderhoudt de infrastructuur waarmee machine learning modellen worden getraind, uitgerold en gemonitord, en automatiseert het hertrainen bij verouderde modellen.
De mlops engineer zorgt dat modellen van data scientists betrouwbaar en herhaalbaar naar productie gaan, met geautomatiseerde pipelines voor training, validatie en uitrol. Anders dan de machine learning engineer die zich richt op een specifiek model, bouwt hij het platform waarop meerdere modellen tegelijk draaien. Selectie richt zich vaak op kennis van mlmodellen, terwijl het herkennen dat een pipeline stilzwijgend verouderde data gebruikt in plaats van vers te trainen in de praktijk de grootste bron van onopgemerkte kwaliteitsval is.
Te meten competenties
Dit zijn de gedrags- en capaciteitsconstructen in dit profiel. Per competentie staat erbij met welke hrmforce-vragenlijst je die meet.
| Te meten competenties | Streefniveau | hrmforce instrument | Meetmethode | Gedragsanker op streefniveau |
|---|---|---|---|---|
| Numeriek redeneren Knockout | N5 | Ability Scan | Cognitieve capaciteitentest | Doorziet in complexe cijferreeksen welke aannames de uitkomst bepalen en stelt de rekenlogica vast die anderen in de organisatie volgen. |
| Nieuwsgierigheid en verkennen Competentie (50-framework): Leervermogen | N4 | Big Fifty, 15PF, Motivatie | Persoonlijkheidsvragenlijst | Zoekt buiten het eigen team informatie over nieuwe methoden op en brengt bevindingen ongevraagd in het werkoverleg in. |
| Omgaan met ambiguïteit Competentie (50-framework): Flexibiliteit | N4 | Big Fifty, Mentale Weerbaarheid (4C), Competency Check | Situational Judgement Test | Formuleert bij ontbrekende informatie expliciete aannames, werkt daarmee door en herziet de aanpak zodra nieuwe gegevens beschikbaar komen. |
Beknopt profiel
De zwaarste tien skills van dit profiel. Het volledige profiel met alle skills, gedragsankers en meetmethoden zit in de download.
| T | Skill | Streefniveau | Gewicht | Knockout | Meetmethode |
|---|---|---|---|---|---|
| A | Numeriek redeneren | N5 | 5 | ja | Cognitieve capaciteitentest |
| V | Data-analyse | N5 | 5 | ja | Werkproef |
| K | Statistische basisinterpretatie | N5 | 5 | ja | Kennistoets |
| K | Machine learning basiskennis | N4 | 5 | ja | Kennistoets |
| V | Kritisch denken en bronbeoordeling | N5 | 4 | nee | Werkproef |
| V | Visueel communiceren en dataverhaal | N5 | 4 | nee | Werkproef |
| V | Datavisualisatie | N5 | 4 | nee | Werkproef |
| V | Datakwaliteit beoordelen | N5 | 4 | ja | Werkproef |
| V | Rapporteren en dashboards bouwen | N5 | 4 | nee | Werkproef |
| V | Datamodellering | N5 | 4 | nee | Werkproef |
Bekijk alle 25 skills in het volledige profiel
Meetinstrumenten voor deze functie
Werkproef
Representatief werkfragment onder gestandaardiseerde condities
Kennistoets (klantspecifiek)
Toets van vakkennis, per klant samengesteld
Competency Check
Competentiebeoordeling op gedragsniveau
Portfolio
Beoordeling van eerder werk tegen vaste criteria
Ability Scan
Capaciteitentest: verbaal, numeriek en abstract redeneervermogen
Structureerd interview
Gedragsgericht interview met vaste opzet
Big Fifty
Persoonlijkheidsvragenlijst, 150 items, 25 factoren
15PF
Persoonlijkheidsprofiel, korter alternatief voor de Big Fifty
Motivatie
Drijfveren en motivatiebronnen
360 Feedback
Meervoudige beoordeling op gedragsankers
Mentale Weerbaarheid (4C)
Mentale weerbaarheid volgens het 4C-model
Vergelijkbare functies
27 skills in het profiel · medior
Business intelligence specialist26 skills in het profiel · medior
BI-consultant28 skills in het profiel · senior
Rapportagespecialist26 skills in het profiel · medior
Data engineer26 skills in het profiel · medior
Data scientist27 skills in het profiel · medior
Machine learning engineer28 skills in het profiel · senior
AI-engineer28 skills in het profiel · medior