Omschrijving
Organisaties willen Gen-AI veilig, efficiënt en meetbaar inzetten. Jij helpt ze dat daadwerkelijk te doen: van de juiste toolkeuzes en integraties tot adoptie, governance en werkafspraken. Je werkt dicht op de operatie—je brengt AI niet alleen “aan”, je zorgt dat teams er elke dag mee kunnen werken.
Wat ga je doen?
AI-oplossingen implementeren: uitrol en configuratie van bijv. Microsoft 365 Copilot, Google Workspace Gemini en Slack AI, incl. rollen/rechten, policies en guardrails.
Use-cases operationaliseren: met afdelingen top-taken selecteren, workflows en sjablonen ontwerpen (prompts, checklists, playbooks) en borgen in processen.
Integraties & automatisering: koppelingen met bestaande SaaS- en bedrijfsapplicaties (Power Automate/Zapier/Make of lichte code-first scripts).
Adoptie & enablement: een champions-netwerk opbouwen, korte hands-on sessies/office hours organiseren en drempels wegnemen.
Teams trainen/opleiden in effectief en veilig Gen-AI-gebruik binnen hun eigen werksystemen (bijv. M365, Workspace, Slack, ERP/CRM), met concrete templates en best practices.
Meten & verbeteren: usage, kwaliteit, kosten en risico’s monitoren; inzichten vertalen naar iteraties op beleid, prompts, templates en werkwijze.
Stakeholdermanagement: afstemmen met IT/security/legal en het MT; duidelijke besluitvorming en voortgang organiseren.
Wie ben jij?
Afgeronde WO-master (bijv. Artificial Intelligence, Data Science, Informatica/IT of vergelijkbaar).
1–3 jaar ervaring in consulting, operations, data/AI of productiviteitstooling.
Actuele kennis van het LLM-landschap (closed vs. open-source, context, tool/function use, RAG vs. fine-tuning, cost/latency-afwegingen).
Ervaring met implementeren van AI-productiviteitstools (Copilot/Gemini/Slack AI) en gevoel voor security, privacy en compliance.
Handig met no/low-code automatisering; basiskennis Python/TypeScript is een plus.
Sterke communicatie: je kunt keuzes, risico’s en ROI helder uitleggen aan teams en management.
Je kan antwoord geven op
Welke AI-tooling past bij onze stack en waarom?
Hoe borgen we veiligheid en governance zonder innovatie te remmen?
Wanneer kies je RAG i.p.v. fine-tuning, en wat betekent dat voor kwaliteit/kosten?
Hoe meten we adoptie en ROI en sturen we daarop bij?
Nice-to-have: ervaring met change-programma’s, didactisch ontwerp of interne academies/LMS; observability/telemetrie voor AI-toepassingen.
Wat bieden wij?
Salaris: €3.000–€4.000 bruto p/m (o.b.v. fulltime), afhankelijk van ervaring
Werken met een team van echte AI-professionals met academische en bedrijfsachtergrond.
Hybride werken in Amsterdam en bij klanten; impact bij organisaties die vooruit willen.
Opleidingsbudget & toegang tot de nieuwste tooling.
Gunstige bonusstructuur