Hoe word je machine learning engineer in 2026

Machine learning (ML) is een deelgebied van artificial intelligence (AI) en informatica dat zich richt op het nabootsen van de manier waarop mensen leren door gebruik te maken van data en algoritmes. Het belangrijkste doel van machine learning is patronen in data herkennen.

Er wordt algemeen verwacht dat AI het bedrijfsleven zoals we dat kennen blijft transformeren, en deze revolutie is in veel sectoren al in volle gang. Bedrijven investeren dan ook fors in het vakgebied. Halverwege 2023 bedroeg de gemiddelde dealwaarde voor AI-bedrijven 29 miljoen dollar, bijna 50% meer dan het totaal over heel 2022. Deze stijging wordt deels aangejaagd door de boom in generatieve AI.

Een van de rollen die voor deze ontwikkeling onmisbaar zijn, is die van de machine learning engineer. Er zijn verschillende overtuigende redenen om machine learning engineer te willen worden:

• Het is een lucratieve carrièrekeuze.
• Het is een spannend vakgebied dat altijd nieuwe uitdagingen zal bieden en voortdurend leren vereist.
• Een carrière in artificial intelligence zet je in het hart van de meest baanbrekende technologische gamechanger in de moderne industrie. In een apart artikel kun je AI vs ML uitgebreider verkennen en meer leren over vaardigheden van AI-engineers in onze speciale post.  

Nu we het "waarom" van machine learning engineer worden hebben vastgesteld, leggen we uit wat een machine learning engineer doet en hoe jij er een kunt worden.

Wat is een machine learning engineer?

Machine learning engineering wordt gezien als een deelgebied van software engineering, dus het is eerlijk om te zeggen dat hun werkpraktijken behoorlijk overeenkomen. Net als software engineers moeten machine learning engineers goede programmeurs zijn die bekend zijn met software-engineeringtools zoals IDE’s, GitHub en Docker.

Het belangrijkste verschil is dat machine learning engineers zich richten op het bouwen van programma’s die computers de middelen geven om zelf te leren. Ze maken dit onderscheid door hun kennis van software engineering te combineren met die van machine learning.

Het doel van een machine learning engineer is om data om te zetten in een product. Je kunt een machine learning engineer dus omschrijven als een technisch sterke programmeur die zelflerende software onderzoekt, bouwt en ontwerpt om voorspellende modellen te automatiseren.

Wat doet een machine learning engineer?

Iedereen heeft wel gehoord van de data scientist - zeker nadat Harvard Business School het de meest sexy baan van de 21e eeuw noemde. Vergeleken met data scientists zitten machine learning engineers vaak iets verderop in de lijn binnen een project. Ter illustratie: een data scientist analyseert data om zakelijke inzichten te genereren, terwijl een machine learning engineer de data omzet in een product.

Een machine learning engineer richt zich veel meer op het schrijven van code die theoretische datasciencemodellen opschaalt naar productieniveau, zodat ze als ML-product kunnen worden uitgerold. De precieze verantwoordelijkheden kunnen echter veranderen afhankelijk van twee belangrijke factoren: 1) de omvang van de organisatie en 2) het type project.

Er zijn alsnog algemene verantwoordelijkheden die je van een rol als machine learning engineer kunt verwachten. Deze omvatten:

• Ontwerpen, onderzoeken en ontwikkelen van schaalbare machine learning-pijplijnen die de ML-workflow automatiseren
• Prototypes uit data science opschalen
• Datasets vinden en extraheren die geschikt zijn om het probleem aan te pakken. Dit kan in samenwerking met data engineers gebeuren
• Verifiëren dat de geëxtraheerde data van goede kwaliteit is en deze opschonen
• Statistische analyses inzetten om de kwaliteit van ML-modellen te verbeteren
• Data- en modelpijplijnen bouwen
• De infrastructuur beheren die nodig is om een model naar productie te brengen
• Machine learning-modellen uitrollen
• ML-systemen in productie monitoren en ze waar nodig opnieuw trainen
• Machine learning-frameworks bouwen

Chip Huyen, schrijver en een prominente figuur in machine learning, adviseert om je niet vast te bijten in functiedefinities, omdat die vaak niet goed weerspiegelen wat je daadwerkelijk doet. Zo kun je twee mensen in hetzelfde team totaal verschillende taken zien uitvoeren. Tegelijk kun je twee mensen bij verschillende bedrijven ongeveer hetzelfde zien doen, maar met heel andere functietitels.

Machine learning engineering vergeleken met andere, vergelijkbare datarollen

Welke skills heeft een machine learning engineer nodig?

Machine learning engineers zitten op het snijvlak van software engineers en data scientists. Door het interdisciplinaire karakter moet je een solide basis hebben in fundamentele data science-vaardigheden en de principes van software engineering goed beheersen.

Belangrijk om te weten: voor de meeste ML-engineerrollen is geen diploma vereist, ook al staat het in veel vacatures nog als eis genoemd. Als je in je portfolio kunt aantonen dat je over de nodige vaardigheden beschikt, kun je alsnog in aanmerking komen. Laten we dieper ingaan op de opleiding, skills en ervaring die je nodig hebt, zodat je beter weet wat je moet laten zien.

Technische skills

• Gevorderd programmeren: De meest voor de hand liggende eis is de vaardigheid om code te schrijven. Python en R zijn de populairste talen onder ML-practitioners. Sommige bedrijven kunnen echter andere talen vragen, zoals C++ en Java. 
• Wiskunde, kansrekening en statistiek: Wiskunde, kansrekening en statistiek spelen een grote rol in machine learning. Lineaire algebra (een deelgebied van de wiskunde) legt bijvoorbeeld sterk de nadruk op vectoren, matrices en lineaire transformaties, allemaal cruciale bouwstenen van ML. Je ziet dit vaak terug in notaties die beschrijven hoe een algoritme werkt, en je moet het goed beheersen bij het implementeren van algoritmes in code. Andere belangrijke technieken vragen om een goed begrip van kansrekening om met onzekerheid in de echte wereld om te gaan, en statistiek om onze modellen te bouwen en te valideren.
• ML-algoritmes en -frameworks: Het is onwaarschijnlijk dat je een ML-algoritme helemaal from scratch moet implementeren. Er zijn diverse frameworks ontwikkeld (zoals scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, enz.) die ML toegankelijk maken. Maar het kiezen en optimaliseren van een passend model vereist goede kennis van algoritmes, hun hyperparameters en de invloed daarvan op het leerproces. Je moet ook de voor- en nadelen kennen van verschillende benaderingen bij het oplossen van een probleem, wat weer vraagt om inzicht in de werking van diverse ML-algoritmes.
• Software engineering en systeemontwerp: Het eindproduct voor een ML-engineer is werkende software. Bij het ontwikkelen van ML-systemen moet je goed nadenken over het ontwerp, zodat ze meegroeien met toenemende hoeveelheden data. Bovendien is een ML-systeem slechts een klein onderdeel binnen een groter systeem. Een ML-engineer moet dus verschillende best practices van software engineering begrijpen (zoals versiebeheer, testen, documentatie, modulair coderen, enz.) en weten hoe alle componenten samen een systeem vormen. Je moet een geschikte interface bouwen voor je ML-model die effectief met systeemonderdelen kan communiceren.
• MLOps: Machine learning operations (MLOps) is een kernfunctie van ML-engineering. Het draait om het stroomlijnen van het uitrollen van ML-modellen naar productie en de benodigde middelen om ze in productie te onderhouden en te monitoren. Het is nog relatief nieuw, maar wint snel aan terrein als praktische aanpak voor het bouwen van hoogwaardige ML-toepassingen.

Soft skills

• Communicatie: ML-engineers werken met uiteenlopende stakeholders. Sommigen zijn vrij technisch (bijv. data scientists), anderen minder (bijv. productteams). Je communicatiestijl effectief afstemmen op je stakeholders is dus cruciaal.
• Probleemoplossend vermogen: Ondanks alle fraaie tools is het hoofddoel van een ML-project het oplossen van een probleem. Creatief en kritisch kunnen nadenken over problemen is daarom een zeer gewenste eigenschap.
• Continu leren: ML ontwikkelt zich razendsnel. Terwijl je dit leest, werkt ergens een onderzoeker aan het verbeteren van een model of proces. Om voorop te blijven lopen, moet je snel nieuwe tools kunnen leren begrijpen: hoe ze werken, waar ze uitblinken en waar niet. Kort gezegd: kiezen voor een carrière als ML-engineer is impliciet kiezen voor voortdurend leren.

Het leerpad voor machine learning engineers

Beginnen aan de weg naar ML-engineer kan zowel spannend als uitdagend zijn. Zoals we zagen, vraagt het vakgebied om een mix van theoretische kennis en praktische skills. Hier is een gestructureerd leerpad om je te helpen de benodigde expertise op te bouwen:

1. Bouw een sterke basis

Begin met de basis van lineaire algebra, calculus, kansrekening en statistiek. Deze zijn belangrijk om ML-algoritmes en -modellen te begrijpen. Word vervolgens vaardig in programmeertalen die veel worden gebruikt in ML, zoals Python en R. Leer de fundamenten van coderen, datastructuren en algoritmes.

2. Verdiep je in ML-concepten

Maak jezelf vertrouwd met verschillende ML-algoritmes, waaronder lineaire regressie, beslisbomen, support vector machines en neurale netwerken. Begrijpen hoe deze algoritmes werken en wanneer je ze inzet, is essentieel.

Doe praktijkervaring op met populaire ML-frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en scikit-learn. Deze tools vereenvoudigen de implementatie van complexe algoritmes en modellen. Oefen door modellen te bouwen en ermee te experimenteren op platforms zoals Kaggle, Google Colab en DataLab.

3. Ontwikkel software-engineeringskills

Leer de principes van het ontwerpen van schaalbare en efficiënte systemen. Dit omvat inzicht in API’s, microservices en cloud computing. Bronnen zoals "Designing Data-Intensive Applications" van Martin Kleppmann bieden diepgaande kennis van systeemontwerp.

Beheers versiebeheersystemen zoals Git en platforms zoals GitHub. Deze zijn essentieel voor samenwerken en effectief codebases beheren. Doe mee aan open-sourceprojecten om ervaring in de praktijk op te doen.

4. Verken MLOps

Begrijp de processen rond het uitrollen van ML-modellen naar productie. Leer over Docker, Kubernetes en cloudplatforms zoals AWS, Google Cloud en Azure. Deze skills zijn cruciaal om je modellen toegankelijk en onderhoudbaar te maken.

Leer hoe je de prestaties van je modellen in productie monitort en strategieën implementeert om ze te hertrainen en bij te werken zodra er nieuwe data beschikbaar komt. Dit omvat het opzetten van pijplijnen en geautomatiseerde workflows.

5. Bouw een portfolio

Werk aan praktijkprojecten die je vaardigheden laten zien. Dit kan variëren van eenvoudige data-analyses tot complexe ML-toepassingen. Documenteer je projecten grondig en publiceer ze op platforms zoals GitHub of persoonlijke blogs.

Doe mee aan ML-competities op platforms zoals Kaggle en DataCamp. Deze competities bieden praktijkervaring en helpen je je kennis toe te passen op echte problemen.

Mijlpalen in het leerpad

Hoe bemachtig je je eerste baan als ML-engineer

Hoe kom je aan je eerste baan? Dit kun je opsplitsen in twee fasen: 1) Portfolio bouwen en 2) Outreach. De portfoliobouwfase moet plaatsvinden terwijl je ML leert. Een deel van de outreach kan al gebeuren, maar dat schakel je op als je een sterk portfolio hebt. Laten we dieper ingaan op elke fase.

De portfoliobouwfase

Een van de grootste uitdagingen bij het solliciteren naar ML-rollen is een interview bemachtigen. Omdat het vakgebied relatief nieuw is, zijn er geen universele criteria waarmee bedrijven bepalen of een kandidaat geschikt is voor de rol van ML-engineer. Dat helpt niet mee, en de meeste vacatures krijgen dagelijks honderden aanmeldingen.

Om de achterstand weg te werken, gaan cv’s vaak eerst door een ATS-systeem dat op specifieke trefwoorden filtert. Helaas hadden mensen dat snel door en vulden ze hun cv met keywords om ATS-systemen te omzeilen. Hoe zorg je er dan voor dat bedrijven jou opmerken?

Een oplossing is werken aan projecten die je vaardigheden aantonen en je helpen een portfolio op te bouwen. Dit kunnen een paar goed geschreven blogposts zijn die een aanpak voor een probleem beschrijven of uitleggen hoe je een bepaalde tool implementeert (bijv. monitoring opzetten voor een production-ready ML-model). Een project kan ook een end-to-end systeem zijn dat je hebt ontworpen om een uitkomst te voorspellen op basis van bepaalde inputs. Het belangrijkste is dat je de capaciteiten laat zien waar werkgevers naar zoeken.

Weet je niet welk project je moet bouwen? Doe dan mee aan datasciencecompetities op platforms zoals DataCamp en Kaggle. Meedoen aan dit soort competities wordt door veel werkgevers hoog gewaardeerd en is een geweldige manier om een portfolio op te bouwen.

Je krijgt een idee van hoe het is om aan een competitie mee te doen met deze Kaggle-competitietutorial.

De outreachfase

Als je een portfolio hebt dat voor je spreekt, is de volgende stap outreach. Veel mensen kiezen de traditionele manier van zoeken: via jobboards met hetzelfde cv op zoveel mogelijk banen solliciteren. Dat kan soms werken, maar het is eerder een brute-force methode.

Een strategischere aanpak is een lijst maken van bedrijven waar je graag zou willen werken. Wil je bijvoorbeeld liever bij een bedrijf werken dat ML gebruikt, of bij een bedrijf dat huidige systemen verbetert? Welke grootte heeft je ideale bedrijf? Stel jezelf dit soort vragen om te bepalen hoe je ideale werkgever eruitziet en zet ze op een rij.

Heb je een lijst met ideale bedrijven, zoek dan via sociale media zoals LinkedIn en Twitter naar beslissers (bijv. hiring managers, chief data scientists, teamleads). Probeer een vriendelijke boodschap mee te geven die waarde toevoegt, want ze krijgen waarschijnlijk al veel berichten van mensen die een kans zoeken. Benaderen vanuit geven vergroot de kans dat je opvalt.

Hoi [Naam],
Ik las jullie artikel over het systeemontwerp van jullie aanbevelingssysteem en ik bewonder hoe jullie het cold-startprobleem hebben aangepakt. Gezien het hoge expertise­niveau van jullie team hebben jullie hier vast al aan gedacht: populaire artikelen aanbevelen helpt mensen enorm bij hun keuzes. Ik heb een project uitgevoerd rondom dat probleem - hier is de link [link]. Heb je tijd voor een kort gesprek over de aanpak die ik in dit project heb gevolgd? Laat me weten welke tijd jou uitkomt. Dit is mijn beschikbaarheid [beschikbaarheid].

Groet,

[Jouw naam]

Let op dat de bovenstaande suggestie twee belangrijke voorwaarden heeft:

1. Er wordt vanuit gegaan dat je een online profiel hebt; als dat niet zo is, maak in elk geval een LinkedIn-account aan en optimaliseer je profiel.
2. Er wordt vanuit gegaan dat je grondig onderzoek hebt gedaan naar de ML-afdeling van het bedrijf, want je moet op de hoogte zijn om waarde te kunnen toevoegen.

Maar stop daar niet. Recruiters zijn enorm behulpzaam bij het vinden van je eerste baan, dus het is belangrijk dat je ook via platforms als LinkedIn contact probeert te leggen met recruiters. Bouw een relatie op en laat weten naar wat voor werk je zoekt, zodat ze voor je mee kunnen kijken.

Grote kanttekening: dit garandeert geen baan. Maar de systematische aanpak van je zoektocht maakt het makkelijker om je voortgang te volgen en te verbeteren waar het minder goed gaat. Krijg je op een bericht geen reactie, pas het dan aan en stuur het naar iemand anders. Als je wel reactie krijgt, kun je die boodschap finetunen en elders gebruiken. Idealiter blijf je bijschaven tot je steeds meer reacties krijgt.

Wat kun je verwachten in een sollicitatiegesprek voor ML-engineer?

Bedrijven hebben hun eigen manier van interviewen, en het kan lastig zijn om die per bedrijf te achterhalen. Een goede gewoonte is om voor je eerste gesprek te vragen hoe het proces verloopt, al krijg je die info meestal vanzelf. Bovendien baseren veel bedrijven hun aanpak op die van multinationals (zoals Google, Facebook, Apple, enz.) en voegen daar hun eigen draai aan toe. Zo kunnen we veel leren over hoe de meeste bedrijven interviews voor ML-engineers aanpakken door naar de processen van multinationals te kijken.

Interview bij Google

Google wil alleen het beste talent aannemen. Het uiterst uitdagende interviewproces is dan ook ontworpen om kandidaten te filteren die niet aan de hoge standaarden voldoen.

Het proces is tegelijk zeer breed en specifiek voor Google (bijv. Google Cloud) en bestrijkt onderwerpen van datastructuren en algoritmes tot systeemontwerp en testen. Je kunt meerdere rondes verwachten, waaronder een gesprek met een recruiter, een of twee technische telefoongesprekken en vier tot zes onsite-interviews.

Interview bij Amazon

Net als Google is ook het proces bij Amazon specifiek (bijv. AWS) en erg moeilijk. De interviews omvatten een telefoonscreening met een recruiter, in sommige gevallen een online assessment, een of twee telefoongesprekken en vier tot zes onsite-interviews.

Onderwerpen zijn onder meer gedrag, software-engineeringvragen (zoals systeemontwerp) en ML-specifieke vragen. Het is mogelijk dat een interviewer je ML-projecten bespreekt en je een codeerprobleem laat oplossen.

Interview bij Meta

Het interviewproces voor ML-engineers bij Meta is behoorlijk holistisch. Je doorloopt een gesprek met een recruiter, een coding-interview en zo’n vijf onsite-interviews om je geschiktheid te bepalen. Mogelijk krijg je ook een thuisopdracht, zodat hiring managers zien hoe je praktisch problemen aanpakt.

Niet alle bedrijven hebben zo’n lang of intensief proces als de bovengenoemde multinationals. Sommige hechten bijvoorbeeld minder aan datastructuren en algoritmes.

De meesten zullen het er echter over eens zijn dat ML-systeemontwerp essentieel is, en nemen een onderdeel op om je kennis daarop te testen. Reken dus op meerdere rondes - meestal een screening, daarna een technische ronde en vervolgens een gedragsgerichte ronde - voordat er een beslissing valt.

Salarisperspectief voor machine learning engineers

Hoeveel je als ML-engineer kunt verdienen, hangt af van je locatie. Zo bedroeg het gemiddelde basissalaris voor een ML-engineer in 2025 in de Verenigde Staten 162.297 dollar, volgens Indeed.

Dit vraagt om enige nuance, want veel bedrijven nemen steeds meer remote werknemers aan. Er loopt een discussie over hoe werknemers eerlijk te belonen nu thuiswerken toeneemt: sommige bedrijven betalen op basis van locatie, waardoor je minder kunt verdienen dan iemand met dezelfde rol die op kantoor werkt in een economisch sterker land.

Andere bedrijven hanteren hetzelfde salaris ongeacht locatie. Kort gezegd: bedrijven hebben verschillende beleid rond beloning van remote medewerkers, dus doe je huiswerk.

Bekijk ons aparte artikel over salarissen van ML-engineers voor een diepgaandere analyse.

Conclusie

Het resultaat van de workflow van een ML-engineer is een dataproduct. Om effectief te werken als ML-engineer moet je een technisch sterke programmeur zijn met een solide basis in wiskunde, statistiek, kansrekening en software engineering. Hoewel het vaak in vacatures staat, is een diploma bij de meeste bedrijven niet vereist; wél is het nodig om je capaciteiten te laten zien met een portfolio.

DataCamp heeft uitstekende career tracks om je op weg te helpen als ML-engineer:

• Machine Learning Scientist with R
• Machine Learning Scientist with Python