Data scientist, ML engineer en analytics consultant worden vaak door elkaar gebruikt. Data scientists focussen meestal op modeling, experimenten en business impact. ML engineers op productie pipelines. Zonder scherpe scope krijg je iemand die alleen notebooks maakt terwijl je productie modellen en MLOps nodig hebt.
Data scientist vs. ML engineer vs. analytics consultant
| Profiel | Sterk in | Let op |
|---|---|---|
| Data scientist | Modeling, experimenten, stakeholder impact | Beperkte productie MLOps |
| ML engineer | Pipelines, deployment, monitoring | Minder business storytelling |
| Analytics consultant | Insights, dashboards, adoptie | Beperkte deep learning |
Vraag naar recente projecten: welke modellen gingen live, hoe maten ze impact en hoe werkten ze met data engineers aan features. Bij product teams telt ook ervaring met A/B testing, responsible AI en samenwerking met product owners.
Vragen over detachering of tarieven?
Kennismaking plannen