Vind een Machine Learning Engineer in 4 stappen

Het vinden van de juiste mensen is vaak een complex, tijdrovend process. En bij welovehumans, tja, houden we van mensen. Daarom zetten we ons in om de routinematige, repetitieve taken bij het zoeken naar kandidaten te vereenvoudigen, zodat jij je tijd en aandacht kunt richten op gekwalificeerde, betrokken mensen.

In deze blog helpt welovehumans jou bij het definiëren van je Machine Learning Engineer-rol. In vier simpele stappen – en vier minuten – heb je een beknopte lijst met geweldige kandidaten opgebouwd. Want welovehumans.


Stap 1: Beschrijf jouw ideale Machine Learning Engineer


Voordat je begint met de zoektocht naar een Machine Learning Engineer, is het belangrijk om duidelijk te omschrijven wat je van de rol verwacht. Bepaal eerst de specifieke vaardigheden, ervaringen en kwalificaties die nodig zijn voor iemand om in deze positie te slagen. Overweeg vervolgens de verantwoordelijkheden die ze zullen hebben als Machine Learning Engineer, zoals het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen, het voorbewerken van data, en het optimaliseren van algoritmes. Denk ook aan het team waar ze deel van gaan uitmaken en of aanvullende vaardigheden nodig zijn. Gezien de technische en samenwerkingsgerichte aard van de meeste machine learning-rollen, is het belangrijk om te kijken of ze ervaring hebben met het werken in cross-functionele teams en hoe goed ze technische inzichten kunnen communiceren naar diverse belanghebbenden. Door deze elementen te definiëren, creëer je een gerichte kandidatenbrief en stel je de criteria vast voor het beoordelen van kandidaten. Wij raden het volgende aan:

  1. Bachelor in computerwetenschappen, wiskunde of een gerelateerd vakgebied..
  2. Vaardigheid in programmeertalen zoals Python, R en Java..
  3. Ervaring met machine learning frameworks zoals TensorFlow, PyTorch of Scikit-learn..
  4. Sterke kennis van algoritmen, datastructuren en wiskundige basisprincipes..
  5. Een bewezen staat van dienst in het implementeren en optimaliseren van machine learning modellen in productieomgevingen..

Lees hier enkele belangrijke inzichten die mensen vaak over het hoofd zien bij het beschrijven van de ideale kandidaat:


Wanneer je klaar bent, druk op de "volgende" knop.



Stap 2 - Vind Matches

Je bent in goede handen; welovehumans transformeert jouw kandidatenwens in een eenvoudige, holistische samenvatting van jouw ideale kandidaat. Zodra je tevreden bent, druk op “vind matches"!



Stap 3: Evalueer Matches

Bij het evalueren van kandidaten voor een Machine Learning Engineer-rol is het cruciaal om verder te kijken dan de basiskwalificaties. Richt je op de praktische impact van hun eerdere rollen en ervaringen.

Hier zijn de belangrijkste aspecten om te overwegen:

Analyseer Professionele Ervaring

  • Omvattende Rol- en Industrieanalyse: Onderzoek de reikwijdte en complexiteit van de eerdere rollen van je kandidaat in machine learning engineering. Let op groei in verantwoordelijkheden, zoals de overgang van junior naar senior engineer-rollen, en sectorspecifieke ervaring in bijvoorbeeld financiën, gezondheidszorg of technologie. Beoordeel ook hun vermogen om met verschillende machine learning-projecten en uitdagingen om te gaan.
  • Impact en Prestaties: Beoordeel meetbare prestaties zoals succesvolle implementatie van machine learning modellen, verbeteringen in modelnauwkeurigheid, prestatieoptimalisaties of innovatieve AI-oplossingen. Het begrijpen van de schaal van eerdere werkgevers kan ook inzicht geven in het vermogen van de kandidaat om projecten in vergelijkbare omgevingen te beheren.
  • Duur en Stabiliteit: Evalueer de duur van het dienstverband bij elke organisatie om de werkstabiliteit en betrokkenheid te beoordelen. Frequente korte dienstverbanden kunnen context vereisen, zoals projectmatig werk of industriestandaarden.

Diepgaande Vaardigheidsbeoordeling

  • Technische Vaardigheden en Certificeringen: Verifieer technische vaardigheden en certificeringen die relevant zijn voor machine learning engineering. Let op bekwaamheid met programmeertalen, machine learning frameworks en tools voor data preprocessing en modelimplementatie. Het is cruciaal om het vermogen van je kandidaat te begrijpen om machine learning modellen te ontwikkelen, trainen en optimaliseren.
  • Soft Skills en Interpersoonlijke Vaardigheden: Beoordeel communicatieve vaardigheden en probleemoplossend vermogen, vooral door beschrijvingen van samenwerkingsprojecten en technische presentaties. Beoordeel ook het vermogen van je kandidaat om in cross-functionele teams te werken en complexe machine learning concepten effectief te communiceren naar niet-technische belanghebbenden.
  • Aanpassingsvermogen en leertraject: Beoordeel het vermogen van je kandidaat om nieuwe machine learning technologieën en methodologieën te leren en zich aan te passen, zoals ontwikkelingen in deep learning, reinforcement learning of AI-ethiek.

Beoordeel Bedrijfscultuur en Carrièredoelen

  • Culturele Fit en Persoonlijke Waarden: Analyseer hoe goed de waarden van je kandidaat overeenkomen met de missie en cultuur van je bedrijf. Dit zorgt ervoor dat ze goed integreren in je team en positief bijdragen aan je werkomgeving. Bijvoorbeeld, als je bedrijf innovatie en data-gedreven besluitvorming waardeert, moet je eerdere projecten van de kandidaat evalueren op overeenstemming met deze principes.
  • Aspiraties en Toekomstige Doelen: Begrijp de carrièredoelen van de kandidaat om ervoor te zorgen dat deze aansluiten bij de groeimogelijkheden binnen je bedrijf. Dit is vooral belangrijk voor rollen die naar verwachting zullen evolueren of uitbreiden, zoals de overgang van technische taken naar AI-strategie en leiderschapsrollen.

Veelgemaakte Fouten om te Vermijden:

  • Het negeren van vroege carrièrerollen die basisvaardigheden bieden
  • Het niet in overweging nemen van de context van de baanwissels van de kandidaat, zoals neergangen in de industrie of bedrijfssluitingen, die kortere dienstverbanden kunnen verklaren.
  • Het over het hoofd zien van het belang van voortdurende educatie en professionele ontwikkeling in snel evoluerende vakgebieden.
  • Het aannemen dat bekwaamheid in het ene gebied zich vertaalt naar een ander zonder bewijs, vooral in complexe klantgerichte rollen of multidisciplinaire posities.
  • Te veel focus op de kwantiteit van connecties in plaats van hun kwaliteit of relevantie voor de huidige rol.
  • Het negeren van niet-branche-specifieke connecties die unieke perspectieven of vaardigheden kunnen bieden die nuttig zijn voor de rol.
  • Het niet afstemmen van de verwachtingen van een kandidaat met de realiteiten van de rol of de doorgroeimogelijkheden binnen het bedrijf.
  • Het onderschatten van het belang van de persoonlijke levensdoelen van een kandidaat, die hun tevredenheid en langdurigheid in de rol kunnen beïnvloeden.

Volg deze stappen om het potentieel van elke kandidaat grondig te begrijpen en weloverwogen beslissingen te nemen die aansluiten bij de doelen en waarden van je bedrijf. Nauwkeurige evaluatie zorgt niet alleen voor het vinden van de juiste match, maar weerspiegelt ook onze kernwaarden bij welovehumans – dat elk wervingsproces met nieuwsgierigheid, aandacht en zorg moet worden uitgevoerd.

Lees hier enkele belangrijke inzichten die mensen vaak over het hoofd zien bij het evalueren van kandidaat-matches:




Stap 4 - Neem contact op met kandidaten



Met je lijst van spannende prospects in handen, is de laatste stap in het proces het 1-klik contact opnemen. Bespaar tijd bij het opstellen van berichten; welovehumans maakt persoonlijke communicatie naar elke kandidaat, wat de hoogste kans op betrokkenheid garandeert.

Hier zijn enkele vaak over het hoofd geziene inzichten en handige tips voor effectieve kandidaatcontactopname specifiek voor een Machine Learning Engineer-rol:

  • Update je LinkedIn-profiel: Zorg ervoor dat je profiel compleet en professioneel is, inclusief een goede, werkvriendelijke foto, een duidelijke kopregel en gedetailleerde werkgeschiedenis. Dit bouwt geloofwaardigheid en vertrouwen op bij kandidaten.
  • Personaliseer je berichten: Spreek Machine Learning Engineer-kandidaten aan bij naam en verwijs naar specifieke prestaties of projecten waaraan ze hebben gewerkt, zoals succesvolle machine learning modellen of significante algoritme-optimalisaties. Dit toont oprechte interesse en helpt bij het opbouwen van een band door hun expertise en bijdragen te erkennen.
  • Benadruk de voordelen van de rol: Leg de unieke uitdagingen en kansen van de Machine Learning Engineer-rol die je wilt invullen uit. Bespreek de mogelijkheden voor loopbaanontwikkeling, betrokkenheid bij strategische besluitvorming en de impact die hun werk zal hebben op het succes van het bedrijf. Benadruk innovatieve projecten of geavanceerde tools die ze zullen gebruiken.
  • Voeg een Call to Action toe: Bied een eenvoudige en duidelijke volgende stap voor de kandidaat, of het nu gaat om het beantwoorden van je bericht, het plannen van een gesprek of het bekijken van aanvullende informatie over de rol. Een directe call to action vergroot de kans dat ze reageren.
  • Uit je dankbaarheid: Bedank kandidaten voor hun tijd en overweging. Het uiten van waardering voor hun expertise en interesse maakt een positieve indruk en moedigt verdere betrokkenheid aan.

Wil je meer weten over hoe je een overtuigend LinkedIn InMail-bericht schrijft?



Zeg vaarwel tegen de 10% LinkedIn-responscijfer en hallo tegen welovehumans. welovehumans vindt snel geweldige kandidaten en verbindt hen met jou met op maat gemaakte berichten. Je conversie naar gespreksafspraken schiet omhoog.

Start met het vinden van kandidaten!

Lees meer

Jouw vragen beantwoord

Hoe vind ik een Machine Learning Engineer in 4 Stappen? Zorg dat je allereerst je een goed beeld hebt van de kandidaat. Hierna gaan we beginnen met het zoeken van kandidaten met behulp van welovehumans. Als laatst gaan we berichten sturen naar potentiële kandidaten. En voila! Jouw shortlist met top kandidaten wacht op je.

Begin door in te loggen op HighFive en "nieuwe zoekopdracht" te selecteren. Omschrijf duidelijk de verwachtingen voor de rol van Machine Learning Engineer, inclusief vereiste vaardigheden, ervaringen en kwalificaties. Overweeg hun verantwoordelijkheden, zoals het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen, het voorbewerken van data en het optimaliseren van algoritmes. Denk aan de behoeften van het team en aanvullende vaardigheden, evenals hun vermogen om technische inzichten effectief te communiceren.

Belangrijke kwalificaties voor een Machine Learning Engineer zijn onder andere:

  • Bachelor in computerwetenschappen, wiskunde of een gerelateerd vakgebied
  • Vaardigheid in programmeertalen zoals Python, R en Java.
  • Ervaring met machine learning frameworks zoals TensorFlow, PyTorch of Scikit-learn.
  • Sterke kennis van algoritmen, datastructuren en wiskundige basisprincipes.
  • Een bewezen staat van dienst in het implementeren en optimaliseren van machine learning modellen in productieomgevingen.

Meer details over het beschrijven van de ideale kandidaat vind je hier.

Met welovehumans genereer je een uitgebreide samenvatting van je ideale kandidaat. Zodra je tevreden bent met het profiel, klik je op “vind matches” om de zoektocht naar je volgende geweldige mens te starten!

Bij het evalueren van kandidaten moet je je richten op hun praktische impact en ervaringen. Belangrijke factoren zijn:

Professionele Ervaring

  • Onderzoek de reikwijdte en complexiteit van hun eerdere rollen.
  • Controleer op meetbare prestaties bij het implementeren en optimaliseren van machine learning modellen.
  • Evalueer hun werkstabiliteit op basis van de duur van dienstverbanden bij eerdere bedrijven.

Vaardigheidsbeoordeling

  • Verifieer hun technische vaardigheden en certificeringen die relevant zijn voor machine learning engineering.
  • Beoordeel hun communicatie- en probleemoplossende vaardigheden.
  • Bepaal hun aanpassingsvermogen aan nieuwe machine learning technologieën en methodologieën.

Bedrijfscultuur en Carrièredoelen

  • Zorg ervoor dat hun waarden overeenkomen met de cultuur van je bedrijf.
  • Begrijp hun carrièredoelen om te zien of deze aansluiten bij de groeimogelijkheden binnen je bedrijf.

Meer informatie over het evalueren van kandidaat-matches vind je hier.

Vermijd deze veelgemaakte fouten:

  • Het negeren van vroege carrièrerollen die inzicht bieden in basisvaardigheden
  • Het niet overwegen van de context van baanwissels
  • Het over het hoofd zien van het belang van voortdurende educatie en professionele ontwikkeling
  • Aannemen dat vaardigheden in het ene gebied direct vertalen naar een ander zonder bewijs
  • Focussen op de kwantiteit van connecties in plaats van hun kwaliteit
  • Het negeren van niet-industrie-specifieke connecties die waardevolle perspectieven kunnen bieden
  • Het niet afstemmen van de verwachtingen van de kandidaat met de realiteit van de rol
  • Het onderschatten van de impact van persoonlijke levensdoelen op hun werktevredenheid

Effectieve contactstrategieën zijn onder andere:

  • Je LinkedIn-profiel updaten om een professionele indruk te maken
  • Berichten personaliseren om specifieke prestaties te benadrukken
  • De voordelen en unieke uitdagingen van de rol benadrukken
  • Een duidelijke call to action opnemen
  • Dankbaarheid uiten voor de tijd en overweging van de kandidaat

Na het opstellen van een shortlist van kandidaten, gebruik je de 1-klik contactoptie om verbinding te maken. welovehumans creëert boeiende, gepersonaliseerde berichten die de betrokkenheid vergroten, de responspercentages verhogen en je relatie vanaf het begin versterken. We zorgen ervoor dat je meer van de juiste mensen voor jou ontvangt.

Bij welovehumans is het verbeteren van kandidaatconversie en het bevorderen van professionele relaties onze specialiteit!

Wil je meer weten over het schrijven van effectieve LinkedIn InMail-berichten? Lees onze gids hier..

Doe meer van wat echt telt..

…en laat welovehumans de rest doen

First, a little about you!

We would love to know you a little bit better so that we can help you faster.