Senior AI Engineer (f/m/d)

# Senior AI Engineer

## Doel van de functie
We zoeken een Senior AI Engineer die ons helpt de volgende generatie AI-native producten bij Awin te bouwen. De features waaraan jij werkt, worden direct gebruikt door adverteerders, uitgevers en partner managers in ons wereldwijde ecosysteem om hun affiliate programma's uit te breiden en te beheren – denk aan conversational AI experiences, intelligente automatisering en decision-support tools gebouwd op basis van Large Language Models en agent-based architectures.

Dit is een senior product engineering rol waarin je echte problemen end-to-end aanpakt, architectuurbeslissingen neemt waar het team op voortbouwt en technische diepgang afwegen tegen de realiteit van software opleveren aan klanten. Van je wordt verwacht dat je een standpunt hebt over systeemontwerp, evaluatiestrategie en de manier waarop we AI in productie inzetten.

## Het team
Je sluit aan bij het AI Solutions team in ons Growth Domain. Dit team is verantwoordelijk voor het bouwen van AI-native producten. Ons werk is zeer zichtbaar en elke feature die je uitbrengt kan een echte impact hebben op hoe onze klanten hun affiliate programma's beheren en uitbreiden.

Onze engineeringcultuur is gebouwd op pragmatisch probleemoplossen, sterke verantwoordelijkheid, snelle iteratie en een hoge productiestandaard die wordt gesteld via rigoureuze evaluatie, observeerbaarheid en veiligheid-door-design. We zijn cloud-first op AWS, werkend met een op Python gebaseerde stack die agent-orchestratie, retrieval en standaard backend-fundamenten combineert, bijgewerkt naarmate het vakgebied evolueert.

Het team werkt volgens scrum en je krijgt de gelegenheid om nieuwe ideeën in te brengen, of het nu een ander manier is om een probleem op te lossen, een verbetering in onze werkwijze of het delen van best practices voor een nieuwe technologie binnen het team.

## Wat je gaat doen

• AI-features aan de klantenkant ontwerpen, bouwen en beheren end-to-end, van conversational experiences tot intelligente automatisering
• Agent-gebaseerde systemen architecteren: multi-stap redenering, tool-uitvoering, sub-agent orchestratie, state management en streaming, gestructureerde outputs, persistent geheugen en human-in-the-loop goedkeuringsstappen
• Bepalen hoe het systeem grounding toepast, context haalt en construeert
• Het juiste patroon kiezen (retrieval, gestructureerde tools, agentic flows) voor elk probleem en dit kunnen verdedigen
• Prompt- en context-engineering als eersterangse engineeringwerk behandelen
• AI-kwaliteit in handen nemen. Evaluatiedatasets bouwen, regressietests voor prompts en agents en de debuggingdiscipline die nodig is om root causes op te sporen in model-outputs, retrieval en tool calls
• AI-productie veilig maken