AI Engineer - RAG Platform

AI Engineer - RAG Platform is een opdracht bij Rabobank. Je bent verantwoordelijk voor het continu verbeteren van de kwaliteit, nauwkeurigheid en effectiviteit van Rabobank's interne Retrieval-Augmented Generation (RAG) platform. Je werkt op het snijvlak van Information Retrieval, Data Science en Software Engineering. Je primaire verantwoordelijkheid is het verbeteren van de prestaties van het RAG-systeem zelf. Het platform bedient duizenden gebruikers binnen Rabobank en vormt de basis voor meerdere AI-gestuurde producten.

Je richt je op het begrijpen waar en waarom het systeem onderpresteert, het ontwerpen van experimenten om verbeteringen te valideren en het vertalen van inzichten naar meetbare productieresultaten. Je draagt bij aan de hele verbetercyclus, van faalanalyse en hypothesengeneratie tot evaluatie, implementatie en monitoring. Je werkt nauw samen met Software Engineers, Platform Engineers, Data Scientists en Product Managers.

Voorbeelden van werkzaamheden: onderzoeken waarom bepaalde gebruikersvragen antwoorden van lagere kwaliteit opleveren, het verbeteren van het geautomatiseerde evaluatieframework, het uitvoeren van grootschalige experimenten met chunking-, embedding- en retrievalstrategieën, het analyseren van gebruikersinteracties in Databricks, het bouwen van feedbackloops en het definiëren van kwaliteitsmetrics.

Feiten: 36 uur per week, een strategisch AI-platform, werken aan een productie-AI-systeem, onderdeel van een multidisciplinair team.

Kernverantwoordelijkheden: continue RAG-modelverbetering, evaluatie- en meetmogelijkheden bouwen, inzichten omzetten in productieresultaten. Je hebt een Master's degree of gelijkwaardig academisch niveau in Data Science, AI, Computer Science, Wiskunde, Statistiek of gerelateerd veld; minimaal 3 jaar relevante ervaring in machine learning, toegepaste AI of data science; aantoonbare ervaring met het verbeteren van productie-grade RAG-systemen of geavanceerde retrieval-gebaseerde AI-oplossingen; ervaring met het ontwerpen van evaluatiemethodologieën en kwaliteitsmetrics; een sterke staat van dienst in het omzetten van analyses naar geautomatiseerde productieoplossingen; ervaring met grote datasets en complexe gedistribueerde omgevingen; vaardigheid in het communiceren van bevindingen aan zowel technische als niet-technische stakeholders; beheersing van het Engels in woord en geschrift.

Hard skills: RAG, LLM's, Python, Databricks, evaluatieframeworks voor GenAI-systemen, embeddingmodellen, promptoptimalisatie, datapijplijnen en workflowautomatisering, CI/CD-praktijken, Azure.

Nice to have: ervaring met fine-tuning van taalmodellen, ranking- en retrievalsystemen, AI-observability en monitoring, grootschalige productie-AI-platforms, kennis van synthetische evaluatiedatasets en benchmarkcreatie.

Voorwaarden: WKA-informatie, G-rekening, aanleveren van cv's in PDF, parkeerbeleid Rabobank Croeselaan, PES-screening via DISA, geen Mid/Fitlance-constructies. Rabobank werkt uitsluitend met kandidaten die in loondienst zijn bij de leverancier.