AI engineer, ML engineer, data scientist of MLOps: welke heb je nodig?
19 oktober 2026 · Chavez Peters · 3 min lezen
Wat een AI engineer, ML engineer, data scientist en MLOps engineer doen, wat ze verdienen en welke rol je als eerste nodig hebt.
Een AI engineer bouwt toepassingen bovenop bestaande modellen, zoals LLM's, en brengt die in productie. Een machine learning engineer traint en onderhoudt eigen modellen. Een data scientist zoekt in data naar antwoorden en voorspellingen, vaak nog niet in productie. Een MLOps engineer zorgt dat modellen betrouwbaar draaien en uitgerold worden. Wie je nodig hebt, hangt af van één vraag: wat moet er over zes maanden live staan?
Wat doet een AI engineer?
Een AI engineer bouwt producten met bestaande modellen. Denk aan een assistent die klantvragen beantwoordt, een zoekfunctie over interne documenten (RAG) of een agent die taken uitvoert in andere systemen. Het werk zit in de software eromheen: welke data het model ziet, hoe je meet of antwoorden goed zijn, wat het per gebruiker kost en hoe je het veilig maakt.
Een AI engineer komt vaak uit software engineering. Hij traint zelden zelf een model, maar weet wel precies wanneer een groter model, een betere prompt of betere data het verschil maakt.
Wat doet een machine learning engineer?
Een ML engineer traint, evalueert en onderhoudt eigen modellen op eigen data. Voorbeelden: een model dat fraude herkent, vraag voorspelt of beelden classificeert. Hij beheerst de statistiek achter modellen en de engineering om ze in productie te krijgen. Meer over deze rol lees je in machine learning engineer werven.
Wat doet een data scientist?
Een data scientist beantwoordt vragen met data: welke klanten haken af, wat drijft de omzet, werkt deze campagne. Hij bouwt analyses en prototypes van modellen. Het verschil met een ML engineer: een data scientist levert vaak inzicht of een eerste model, een ML engineer zorgt dat het model dag in dag uit draait.
Wat doet een MLOps engineer?
Een MLOps engineer bouwt het platform waarop modellen getraind, uitgerold en bewaakt worden: pipelines, versiebeheer van data en modellen, monitoring en kostenbeheersing. Het is een rol tussen DevOps en ML engineering. Je hebt hem nodig als je meerdere modellen in productie hebt, niet voor je eerste.
Wat verdienen ze?
Bruto jaarsalaris op seniorniveau in Nederland, exclusief vakantiegeld en bonus, uit ons Salarisrapport IT 2026:
| Rol | Senior, bruto per jaar |
|---|---|
| AI engineer (LLM, RAG, agents) | €78.000 tot €107.000 |
| Data scientist / ML engineer | €73.000 tot €101.000 |
| Data engineer | €73.000 tot €99.000 |
| Software engineer (ter vergelijking) | €65.000 tot €91.000 |
Voor MLOps engineers hebben we geen aparte band. De banden van senior DevOps engineers (€73.000 tot €100.000) en ML engineers geven een goede richting. Waarom AI engineers bovenaan staan, ook met minder jaren ervaring, lees je in AI engineer vs software engineer: het salarisverschil in 2026.
Welke rol heb je nodig?
| Je wilt | Begin met |
|---|---|
| Een product of functie bouwen met een LLM (assistent, zoeken, agent) | AI engineer |
| Een eigen model trainen op eigen data (voorspellen, herkennen, classificeren) | ML engineer |
| Eerst weten of er waarde in je data zit | Data scientist |
| Je data op orde krijgen zodat modellen iets hebben om op te draaien | Data engineer |
| Meerdere modellen stabiel en betaalbaar in productie houden | MLOps engineer |
De meest gemaakte fout: een data scientist aannemen voor een LLM-product. Hij kan het prototype bouwen, maar de engineering om het veilig en betaalbaar in productie te brengen is een ander vak. Andersom vraagt een vacature voor een 'AI engineer' die eigenlijk modellen moet trainen om een ML engineer, en trekt hij de verkeerde kandidaten. Daarover schreef ik in drie vacatures voor een ML-engineer waarvan geen enkele er een zocht.
Hoe schrijf je de vacature?
Begin met wat er live moet staan, niet met de titel. Beschrijf wat de engineer gaat bouwen, voor wie het draait en wat het salaris is. Een template met invulvelden vind je in vacaturetekst AI engineer: voorbeeld en template. Twijfel je of je rol haalbaar is met je budget en eisen, doe dan de gratis Hiring Reality Check.
Zoek je een AI engineer en wil je dat iemand meedenkt over de rol, lees dan hoe wij AI engineers werven.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een AI engineer en een machine learning engineer?
Een AI engineer bouwt toepassingen bovenop bestaande modellen, zoals LLM's, en brengt die in productie. Een machine learning engineer traint, evalueert en onderhoudt eigen modellen op eigen data, bijvoorbeeld voor fraudedetectie of voorspellingen.
Wat is het verschil tussen een data scientist en een ML engineer?
Een data scientist beantwoordt vragen met data en bouwt analyses en prototypes van modellen. Een ML engineer zorgt dat een model dag in dag uit betrouwbaar in productie draait.
Wat verdient een AI engineer vergeleken met een data scientist?
Op seniorniveau verdient een AI engineer in Nederland €78.000 tot €107.000 bruto per jaar, een data scientist of ML engineer €73.000 tot €101.000, exclusief vakantiegeld en bonus.
Welke AI-rol moet ik als eerste aannemen?
Wil je een product bouwen met een LLM, zoals een assistent of zoekfunctie, begin dan met een AI engineer. Wil je een eigen model trainen op eigen data, kies dan een ML engineer. Wil je eerst weten of er waarde in je data zit, begin met een data scientist. Een MLOps engineer heb je pas nodig als er meerdere modellen in productie draaien.