wat je kunt gaan doen

Als genai Engineer

Als GenAI Engineer bouw je end-to-end applicaties die Large Language Models (LLM’s) gebruiken — zowel open-source (bijv. Llama, Mistral) als commercieel (bijv. OpenAI, Anthropic, Google). Jij maakt van proof-of-concepts robuuste producten: van datasourcing en RAG-architectuur tot agentic workflows, evaluatie, observability en veilig uitrollen in productie.

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).

Voorbeelden van wat je zou kunnen doen:

  • 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.

Wie jij bent

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

prompt-/system-design, function calling en structured outputs (JSON Schema, Pydantic)

Kunt RAG-architecturen ontwerpen, bouwen en tunen

retrieval quality, chunking, hybrid search, caching, cost/perf

kunt evaluaties inrichten

(RAGAS, Giskard, TruLens, A/B-tests) en monitoring/tracing (Langfuse/MLflow)

hebt verstand van CI/CD

infra-as-code en veilige uitrol naar cloud

Communiceert helder met data engineers, domain experts en stakeholders

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

Dit hebben wij jou te bieden

Geen gebaande paden. Niet volgens het boekje. Bij ons draait het om vrijheid en autonomie. Jij tekent je eigen carrière en wij geven je de ruimte om buiten de lijntjes te kleuren. Samen maken we impact en hebben we lol onderweg.

Afhankelijk van je ervaring.

Denk aan workations, thuiswerken en PA services zoals je eigen coach,  hypotheekadvies, of een slaapcoach voor ouders.

Geen vaste rollen en functiehuizen, maar jouw eigen carrièrepad volledig afgestemd op jouw doelen en wensen. Of je nu lead, CTO of spreker op internationale congressen wil worden. Wij geven je de ondersteuning die jij nodig hebt.

Werken volgens het 70/30 model en volledige projectkeuzevrijheid

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

en de mogelijkheid tot workations.

Blijf in ontwikkeling via onze Rockademy (in-house opleidingshuis). Trainingen, certificeringen en coaching op maat.

zoals Rockstar Valley, teamtrips en maandelijkse verwenmomenten op HQ

Omring je met gelijkgestemden. Sluit je aan bij onze tech networks en regio hubs.

Vrije keuze in laptop, telefoon en standaard thuiswerkvergoeding (inclusief € 50,- netto internetvergoeding )