GenAI Engineer

Hoe we werken en wat we belangrijk vinden

Bij Data Tribes draait het om saamhorigheid, nieuwsgierigheid, plezier en samen groeien. Je bent bij ons niet alleen je functietitel, diploma of aantal jaren ervaring. We kijken vooral naar wat je kunt, wat je wilt leren en waar je naartoe wilt.

Leren doe je bij ons vooral door te doen. Door nieuwe technologie uit te proberen, kennis te delen en soms gewoon iets te bouwen om te ontdekken of het werkt. We geven je de ruimte om te experimenteren, verantwoordelijkheid te nemen en jezelf verder te ontwikkelen.

En ja, je mag je bij ons net zo thuis voelen als in je favoriete hoodie. We houden van mensen met een mening en van inhoudelijke discussies die soms best stevig mogen zijn — zolang nieuwsgierigheid en respect altijd vooropstaan. Juist wanneer verschillende ideeën botsen, ontstaan vaak de beste oplossingen.

Data & AI is ons speelveld

We bouwen dataplatforms, ontwikkelen Machine Learning-oplossingen en experimenteren volop met Generative AI, RAG, AI agents en automation. Niet omdat ieder probleem om AI vraagt, maar omdat we willen ontdekken waar technologie daadwerkelijk waarde toevoegt.

Generative AI verandert razendsnel. Wat vandaag state-of-the-art is, kan morgen alweer achterhaald zijn. Daarom zoeken we mensen die niet alleen bestaande technologie toepassen, maar nieuwsgierig genoeg zijn om te blijven onderzoeken, testen en bouwen.

Experimenteer. Stel vragen. Deel wat je ontdekt. En daag ons vooral uit als je denkt dat het slimmer kan.

Klinkt dat als jouw tribe? Dan willen we je leren kennen.

Over de rol

Als GenAI Engineer bij Data Tribes vertaal je complexe business vraagstukken naar slimme AI-oplossingen die verder gaan dan een goede demo. Je onderzoekt waar Generative AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen en bouwt oplossingen die betrouwbaar, schaalbaar en bruikbaar zijn in de praktijk.

Je werkt met Large Language Models, RAG, embeddings, vector search en AI agents en bouwt toepassingen die gestructureerde én ongestructureerde data kunnen begrijpen en gebruiken. Denk aan intelligente assistants, knowledge retrieval, document intelligence, conversational AI en agentic workflows die zelfstandig informatie verzamelen, redeneren en acties ondersteunen.

Daarbij gaat het niet alleen om prompting. Je denkt na over architectuur, context engineering, retrieval, modelkeuze, evaluatie, security, privacy, observability en kosten. Je experimenteert met nieuwe modellen en technieken, maar weet ook dat een prototype pas interessant wordt als het betrouwbaar genoeg is om daadwerkelijk gebruikt te worden.

Afhankelijk van de use case werk je met technologie zoals Python, Azure AI, Databricks, MLflow, Azure AI Search en Document Intelligence, aangevuld met moderne LLM- en agent-frameworks. We schrijven daarbij niet voor dat iedere oplossing dezelfde stack moet gebruiken: de technologie volgt het probleem, niet andersom.

Het begrijpen van de business staat daarom altijd voorop. Je praat met gebruikers en stakeholders, stelt kritische vragen en vertaalt hun taal en informatiebehoefte naar een technische oplossing. Soms betekent dat een geavanceerde AI-agent. Soms blijkt een veel eenvoudigere oplossing beter te zijn.

Je werkt vanaf het eerste idee en experiment tot aan evaluatie en productie nauw samen met Data Engineers, Data Scientists, software engineers en de klant. Je voelt je thuis op het snijvlak van business, data, software engineering en AI en krijgt energie van een vakgebied waarin morgen alweer iets mogelijk kan zijn wat vandaag nog niet bestond.

Language first. Technology will follow.

Je deelt…

• Onze nieuwsgierigheid naar Data, AI en wat morgen mogelijk wordt

• Onze drive om technologie in te zetten voor oplossingen die daadwerkelijk waarde toevoegen

• De overtuiging dat experimenteren, kennis delen en kritisch blijven essentieel zijn in een vakgebied dat zo snel verandert

• Ons principe dat goede technologie begint met taal, context en begrip

Je hebt…

• Hbo- of wo-werk- en denkniveau

• minimaal 2 jaar relevante ervaring binnen Data Science, Machine Learning, AI of software engineerin

• sterke programmeervaardigheden in Python en ervaring met SQL

• hands-on ervaring met Generative AI en Large Language Models

• ervaring met het bouwen van RAG-oplossingen, embeddings en vector search

• kennis van prompt- en context engineering en het evalueren van LLM-output

• ervaring met API’s en het integreren van AI-modellen in applicaties of workflows

• begrip van software-engineeringprincipes zoals Git, CI/CD, testing en deployment

• een sterk analytisch vermogen en de nieuwsgierigheid om te begrijpen waarom iets werkt - of juist niet