logo

Bekijk alle opdrachten

Devops Engineer Dataplatform AI/Machine Learning Defensie KMar Utrecht (2 fte)

Kromhoutkazerne, Onbekend
Voor Defensie in Utrecht zijn wij op zoek naar een Devops Engineer  Dataplatform AI/Machine Learning KMar (2 fte)

Offsite werken bespreekbaar

Ja. Toelichting: 50% thuis 50% kantoor

VGB Niveau B
Start vrijdag 1 augustus 2025
Duur tot vrijdag 31 juli 2026 met optie op verlenging
Uren 36 uur
Locatie Kromhoutkazerne
Deadline 21 mei 2025 (wo.),


Opdrachtomschrijving
Het JIVC werkt aan een dataplatform voor de Koninklijke Marechaussee, ter ondersteuning van het Informatie Gestuurd Optreden. Jij bent voor dit
platform de brug tussen de hardware en de software en zorgt voor een naadloze integratie. Je voorziet ontwikkelteams van een robuust platform
dat processen stroomlijnt en de samenwerking verbetert. Met als doel het versnellen van releasecycli en het vergroten van de innovatiekracht. Zo
krijgt de KMar de beschikking over een steeds beter platform en draag jij bij aan het Informatie Gestuurd Optreden van de KMar.

Achtergrond opdracht
In de afgelopen jaren heeft de Koninklijke Marechaussee (KMar) de transitie gemaakt naar Informatie Gestuurd Optreden (IGO). Dat betekent dat
Informatie aan de basis staat van de operatie van de KMar. In de “Roadmap GRENADE-29” is geschetst welke stappen de komende jaren gezet worden en hoe IT als wapensysteem ingezet wordt in de
operatie van de KMar. De roadmap kijkt 15 jaar vooruit met "spirals" die stapsgewijs de doorontwikkeling vormgeven. In Spiral 0 wordt de basis
voorziening hersteld: up to date technologie robuust geïmplementeerd. Zonder deze basis maakt de KMar niet de stappen die met de Common
Intent van CKMar geschetst zijn en komt de uitvoering van de operatie in gevaar. Veiligheid, betrouwbaarheid en accreditatie van de op te leveren
oplossingen is cruciaal. Onze aanpak is veiligheid en betrouwbaarheid al in het ontwikkelproces mee te nemen: "security by design" en "privacy by
design".

Samenvattende opgave en missie
Implementeert processen en hulpmiddelen om DevOps-technieken met succes in de hele levenscyclus van de ontwikkelingsoplossing te
implementeren. Past een crossfunctionele, gezamenlijke aanpak toe voor het creëren van klantgerichte softwareoplossingen. Introduceert automatisering in het hele
softwareproductiesysteem om sneller betere software te leveren.

Taken
Implementeren en beheren van continue distributiemethoden
Ontwerpsystemen met een hoge mate van beschikbaarheid en schaalbaarheid
Beheer testen gedurende de release lifecycle
Faciliteer cross-functionele samenwerking en betrokkenheid
Ontwerp en beheer van procesautomatiseringshulpmiddelen
Een agile software-ontwikkelmethode goedkeuren
Beheer van een doorlopend integratietoolbeheer

Eisen
Kandidaat heeft minimaal 5 jaar ervaring als DevOps-Engineer
Kandidaat heeft minimaal 5 jaar aantoonbare ervaring met informatiebeveiliging (bijv OWASP,
threat modelling, netwerkbeveiliging, defense-in-depth en zero-trust).
Kandidaat heeft 5 jaar aantoonbaar werkervaring en actuele kennis met werken volgens de Agile-principes. Kandidaat heeft minimaal 5 jaar aantoonbaar werkervaring met DevSecOps werken (IaaC, VCS, CI/CD pipelines, automatisch
testen en deployen, versionering, code review, documentatie etc.) - 5
5 jaar
Kandidaat heeft minimaal 5 jaar aantoonbaar werkervaring op HBO/WO werk- en denkniveau

Wensen
Ervaring met het ontvangen en verwerken van streaming data is een pré.
Ervaring met het ontwikkelen van data platformen en oplossingen is een pré.
Kandidaat is bekend met data / business intelligence / datawarehouses / data science platformen.
Kandidaat heeft ervaring met het in productie brengen van machine learning modellen en MLOps.
Kandidaat heeft ervaring en begrip van verschillende types databases, zowel relationeel als non-SQL

 
De verantwoordelijke recruiter voor deze opdracht is Sabine Knopper. U kunt solliciteren via de reageren button, of u kunt per e-mail (s.knopper@caesar.nl) of telefoon (06-29553557) contact opnemen. 

 

Deel deze opdracht

Powered by