{"id":3413744,"url":"https://alion.io/job/klm-machine-learning-engineer-level-1","title":"Machine Learning Engineer Level 1","company":{"id":448287,"name":"KLM","domain":"klm.com","url":"https://alion.io/company/klm-stops-flying-to-ukraine","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"SuccessFactors","truth_index":{"grade":"A","score":100,"open_postings":3,"ghost_share":0,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":16,"computed_at":"2026-10-31T05:58:55Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Schiphol, Netherlands"],"countries":["NL"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":56000,"max_usd":124000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":89},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-28T18:42:06Z","employer_posted_date":"2026-10-28","last_verified_at":"2026-10-30T23:08:20Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":3,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":3},"description":"Type vacature: Regulier\nPlaats: Schiphol Oost\nUren per week: 32-40\nOpleidingsniveau: Wo\nSolliciteer t/m: 11-11-2026\nIn het kort\nWe zijn op zoek naar een ML Engineer die ons helpt waardevolle en complexe bedrijfsvraagstukken op te lossen voor het Decision Intelligence-team.\nJe maakt deel uit van een team met andere Machine Learning Engineers, Data Scientists en Product Consultants binnen de afdeling Operations Decision Support (ODS) van KLM. ODS richt zich op het optimaliseren van processen rondom vloot, crew, grondafhandeling en het bestemmingsnetwerk. Onze modellen geven antwoord op zeer relevante vragen, zoals:\nhoeveel maaltijden zijn er aan boord nodig?;\nhoeveel grondpersoneel is er nodig, en op welk moment?;\nhoeveel no-shows kunnen we op deze vlucht verwachten?;\nhoeveel vertraging loopt een vlucht op en hoe kunnen we de impact zo klein mogelijk houden?\nDe antwoorden op deze vragen hebben direct invloed op de operatie van KLM. Je krijgt dus volop kansen om te werken aan projecten die echt kosten besparen en/of de robuustheid van de dagelijkse operatie vergroten.\nAls Machine Learning Engineer zet je machine learning-oplossingen om in betrouwbare, schaalbare en production-ready producten. Je bent eigenaar van de engineeringkant van projecten en bouwt robuuste, onderhoudbare en schaalbare oplossingen die echte bedrijfswaarde opleveren.\nWe breiden onze Machine Learning-capaciteit uit en zoeken mensen die impact willen maken op de operatie van KLM. Wil jij de ML-oplossingen die je bouwt in actie zien wanneer je de volgende keer vliegt? Aarzel dan niet en solliciteer!\nWat ga je doen?\nAls Machine Learning Engineer werk je in het groeiende, agile Decision Intelligence-team. Samen met andere Machine Learning Engineers, Data Scientists en Product Consultants pak je uitdagende Machine Learning- en GenAI-projecten op. De resultaten daarvan worden gebruikt door meer dan vijf afdelingen en ondersteunen direct de operatie voor miljoenen KLM-passagiers.\nBelangrijke onderdelen van je dagelijkse werk zijn:\nML-oplossingen bouwen: je ontwikkelt en onderhoudt ML-oplossingen die worden gebruikt in de operatie van KLM. Je werk kan direct operationele processen ondersteunen, zoals maaltijdplanning, personeelsplanning en vluchtoperaties; \neigenaar zijn van de ML-pipeline: je ontwerpt, ontwikkelt en onderhoudt de end-to-end ML-pipeline, van data-cleaning en modeltraining tot deployment, monitoring, hertraining en continue verbetering; \nML-modellen naar productie brengen: je werkt nauw samen met Data Scientists om modellen en prototypes om te zetten in betrouwbare, schaalbare en production-ready oplossingen die kunnen worden geïntegreerd in de operationele systemen van KLM; \nbetrouwbaarheid en prestaties waarborgen: je monitort modellen en pipelines in productie continu, signaleert problemen en knelpunten, en verbetert hun betrouwbaarheid, prestaties, schaalbaarheid en onderhoudbaarheid; \ncloudinfrastructuur bouwen en verbeteren: je ontwerpt en implementeert schaalbare, betrouwbare en kostenefficiënte cloudinfrastructuur op Google Cloud Platform ter ondersteuning van de ontwikkeling, deployment en het beheer van ML-oplossingen; \ndatapipelines ontwikkelen en onderhouden: je zorgt ervoor dat de datapipelines achter de ML-modellen betrouwbaar, efficiënt en geschikt voor productie zijn, en werkt waar nodig nauw samen met Data Engineers;\nsterke software-engineeringpraktijken toepassen: je schrijft schone en onderhoudbare code en draagt bij aan geautomatiseerd testen, versiebeheer, CI/CD, documentatie, code reviews en monitoring;\nover disciplines heen werken: je werkt nauw samen met Data Scientists, Data Engineers, Product Consultants en andere technische collega's om ML-oplossingen van ontwikkeling naar productie te brengen en ervoor te zorgen dat ze aansluiten op de operationele behoeften;\nonze manier van werken verbeteren: je signaleert kansen voor standaardisatie, hergebruik, automatisering en verbeteringen in onze tooling en processen;\nkennis delen en innoveren: je blijft op de hoogte van ontwikkelingen in Machine Learning, MLOps, cloudtechnologie en AI. Je experimenteert met nieuwe benaderingen en deelt je kennis en geleerde lessen met collega's, bijvoorbeeld via onze Data Science Community.\nWe moedigen je aan en verwachten van je dat je 15-20% van je tijd besteedt aan het leren van nieuwe dingen, onderzoek doen en jezelf ontwikkelen. Dat kan door cursussen te volgen, papers te lezen of samen met je collega's toffe hackprojecten te doen.\nWaar land je?\nJe werkt binnen de afdeling Operations Decision Support (ODS), de data- en analytics-hub van KLM Operations. Het Decision Intelligence-team combineert machine learning, generatieve AI en optimalisatie om operationele beslissingen slimmer en voorspelbaarder te maken.\nJe maakt deel uit van een multidisciplinair team van Data Scientists, Machine Learning Engineers en Product Consultants, dat talent en een sterke resultaatgerichtheid combineert met diepgaande kennis van de luchtvaartindustrie en de operatie van KLM.\nJe werkt hybride: deels thuis en deels (2 dagen) op kantoor op Schiphol-Oost, waar je de vliegtuigen kunt zien opstijgen terwijl je Docker-container wordt gebouwd.\nJe wordt aangenomen door de afdeling Data, OR & AI, die je plaatst in een van de Data Science-productteams binnen KLM. Deze afdeling telt momenteel zo'n 40 Data Science-professionals in productteams verspreid over KLM, die kennis, trainingen en (sociale) evenementen met elkaar delen.\nJouw profiel\nWe zijn op zoek naar een gemotiveerde, enthousiaste en proactieve collega met de juiste vaardigheden om echte bedrijfsvraagstukken op te lossen en waarde te leveren voor KLM. Je neemt graag eigenaarschap over complexe problemen en werkt samen met anderen aan betrouwbare oplossingen in productie.\nDe vaardigheden en ervaring die je meebrengt naar het team:\neen masterdiploma in Computer Science, Software Engineering, Data Science, Artificial Intelligence of een verwante richting;\nminimaal 2 jaar werkervaring in Machine Learning Engineering, MLOps of softwareontwikkeling;\nervaring met het ontwikkelen en beheren van Machine Learning-systemen in productie, inclusief model-deployment, monitoring, hertraining en continue verbetering; \nruime ervaring met Python en met het schrijven van schone, onderhoudbare, testbare code van productiekwaliteit;\neen sterke basis in software engineering, waaronder objectgeoriënteerd programmeren (OOP), design patterns, testen, code reviews, Git en CI/CD;\nervaring met Google Cloud Platform (GCP) en met het bouwen van schaalbare, betrouwbare en kostenefficiënte cloudgebaseerde ML-oplossingen;\nervaring met Docker, REST API's, SQL en infrastructure-as-code-tools zoals Terraform;\nervaring met nauwe samenwerking met Data Scientists en Data Engineers om ML-modellen naar productie te brengen en betrouwbare data- en ML-pipelines te bouwen;\nervaring met Large Language Models (LLM's) en Retrieval-Augmented Generation (RAG), inclusief het ontwikkelen en uitrollen van production-ready LLM/RAG-toepassingen, is een pré;\nsterk probleemoplossend en analytisch vermogen, en het vermogen om complexe zakelijke en technische eisen te vertalen naar praktische engineeringoplossingen; \nsterke communicatieve vaardigheden: je legt technische concepten helder uit aan zowel technische als niet-technische collega's;\neen nieuwsgierige en proactieve houding, met interesse in de ontwikkelingen op het gebied van Machine Learning, MLOps, LLM's, RAG en cloudtechnologie.\nFlight Plan:\nOnze selectieprocedure bestaat uit drie rondes en loopt van 13 tot en met 27 november 2026:\nkennismakingsgesprek (één gesprek op 13, 16 of 17 november): een eerste gesprek over je motivatie, je achtergrond en waar je naar op zoek bent;\ntechnische opdracht (één dag op ons kantoor op Schiphol-Oost, op 18, 19 of 24 november): een programmeeropdracht en een gesprek over systeemontwerp;\neindgesprek (26 of 27 november): een gesprek met de hiring manager en het team over de match en wederzijdse verwachtingen. \nCompetenties\nWat bieden wij?\nEen uitdagende rol bij een uniek Nederlands bedrijf;\nEen brutosalaris tussen € 4.348,98 en € 6.212,83bruto per maand;\nVolop ruimte voor persoonlijke ontwikkeling en mooie doorgroeimogelijkheden;\nEen uitstekende pensioenregeling;\n8% vakantiegeld;\nEen eindejaarsuitkering van 8,33%;\nEen regeling voor winstdeling, tot 20%;\n25 vakantiedagen en 5 extra vrije dagen;\nFikse korting op vliegtickets (als je minimaal 6 maanden in dienst bent);\nEen duurzaam vervoersbeleid, met o.a. 100% gratis reizen naar het werk met het Openbaar Vervoer (binnen Nederland);\nAls je functie dit toelaat: thuiswerken en tot 8 weken werken vanuit het buitenland (EU en Caribisch gebied);\nKorting op je ziektekostenverzekering;\nEen budget voor duurzame inzetbaarheid.\nReady for your next destination?\nWacht dan niet langer, en solliciteer voor de ‘final boarding call’ op 11-11-2026!\nJe hoeft geen motivatiebrief te schrijven; tijdens je online sollicitatie stellen we je enkele gerichte vragen. Je sollicitatieprocedure bestaat uittwee gesprekken en mogelijk een assessment, capaciteitentest en een veiligheidsonderzoek.\nKandidaten die positief worden geselecteerd voor het eerste gesprek ontvangen een e-mail waarin zij zelf een geschikt tijdslot kunnen kiezen voor het interview. Zo houden we het proces snel en overzichtelijk, en heb jij regie over je planning. Binnen twee weken na sluiting van de vacature hoor je van ons.\nVia je persoonlijke kandidaatprofiel kun je op elk moment inloggen. Hier vind je de vacature waarop je hebt gesolliciteerd - ook nadat deze is gesloten - én een overzichtelijk dashboard met eventuele andere lopende sollicitaties binnen KLM, inclusief status updates. Heb jij de drive om in deze rol verder te groeien? Dan kijken we uit naar je sollicitatie.\nWist je dat volgens onderzoek vrouwen minder graag solliciteren dan mannen, als ze niet aan alle functie-eisen voldoen? Zonde. Want ‘de perfecte kandidaat’ is wat ons betreft een fabeltje. Dus heb jij de drive om op enkele aspecten in deze rol nog te groeien? We kijken uit naar je sollicitatie.\nEen referentiecheck kan onderdeel uitmaken van de sollicitatieprocedure.\nVragen?\nWil je meer weten over de functie, neem dan contact op met de hiring manager. Bel of mail de recruiter voor vragen over de sollicitatieprocedure. Vergeet in beide gevallen niet om het vacaturenummer te noemen: #23082. Bij KLM geloven we in de kracht van diversiteit. Wil je meer lezen over dit onderwerp? Bekijk ons statement.\nHiring manager\nTarik Ennad:  +31610412067\nRecruiter\nLize Muller:  +31 638995198\nDetails from this vacancy are not to be used for marketing purposes.","description_format":"text","description_chars":10690,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"German","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Air Transport","Commercial Aviation"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-28T18:42:06Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":89,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.895,"p_room":1,"age_days":2,"expected_fill_days":16,"reasons":["conf:6","velocity","win:early"],"computed_at":"2026-10-31T05:58:55Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/klm-machine-learning-engineer-level-1","json_url":"https://alion.io/job/klm-machine-learning-engineer-level-1.json","meta":{"generated_at":"2026-10-31T23:17:19Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":36388,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-01T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":448287},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=448287"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fklm-machine-learning-engineer-level-1"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fklm-machine-learning-engineer-level-1"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fklm-machine-learning-engineer-level-1"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/klm-machine-learning-engineer-level-1\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fklm-machine-learning-engineer-level-1"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":3413744}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"klm.com","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":3413744},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. Docs: https://alion.io/developers"}}