Bij Enexis maak je als Tech Lead Generative AI (High-Code) strategische impact op de manier waarop wij onze netbeheeroperaties digitaliseren. Jij neemt het voortouw om Generative AI uit de sandbox te halen en veilig, schaalbaar en betrouwbaar in productie te brengen. Je bent eindverantwoordelijk voor de technische richting, architectuur en standaarden van onze GenAI-oplossingen (LLM, RAG, evaluatie) en bouwt mee aan herbruikbare platformcomponenten.
Als Tech Lead zorg je voor samenhang, kwaliteit en versnelling in het GenAI-landschap en geef je richting aan het team. Daarmee draag je direct bij aan een toekomstbestendig en slim energienet. Wil jij een leidende rol spelen in de inzet van GenAI binnen een cruciale maatschappelijke organisatie? Dan zoeken wij jou.
Je werkt binnen Smart IT & AI Solutions, in het domein AI & Automation. Met GenAI en data-oplossingen ontwikkelen en implementeren we praktijkgerichte AI-casussen die de efficiëntie van onze processen en werkzaamheden vergroten. Je schakelt in een multidisciplinaire omgeving met business- en IT-teams en zorgt dat AI-oplossingen veilig, schaalbaar en toekomstvast worden ingericht.
Je levert een sleutelbijdrage aan onze visie op het GenAI-ecosysteem. Je werkt nauw samen met de Product Owner, Solution Architect, Platform Engineers en Security en bepaalt mede de AI-roadmap, waarbij je stuurt op waarde, risico’s en technische haalbaarheid.
Als Tech Lead Generative AI (High-Code) ben jij zowel technisch eindverantwoordelijk als inhoudelijk leider. Je bepaalt de technische koers, definieert architectuur en standaarden, begeleidt de productisering van PoC’s én coacht engineers binnen het team.
Dit zijn jouw verantwoordelijkheden:
-
Ontwerpen en realiseren van end‑to‑end GenAI‑oplossingen in Python, met focus op geavanceerde RAG‑architecturen (chunking‑strategieën, hybride search: vector + keyword, re‑ranking) en robuuste embedding‑strategieën.
-
Vervullen van de Tech Lead‑rol binnen het GenAI‑team: je bewaakt architectuur, codekwaliteit en technische keuzes en stuurt actief op consistentie en herbruikbaarheid.
-
Ontwikkelen van herbruikbare platformcomponenten (zoals generieke RAG‑modules, evaluatie‑frameworks, security‑ en logging‑standaarden) met tooling als LangChain, LlamaIndex en/of Semantic Kernel; opzetten van multi‑agent workflows die verder gaan dan een standaard chatbot.
-
Verantwoordelijk voor LLMOps & productie: CI/CD‑pipelines voor LLM‑workloads, monitoring en observability (token usage, latency, model drift), inclusief hardening en operational readiness.
-
Reviewen van designs en code, inhoudelijk coachen van engineers en initiëren van kennissessies en architectuurbesprekingen.
-
Fungeren als sparringpartner voor Product Owner, Business Analist en management bij het selecteren, prioriteren en vormgeven van AI‑usecases.
