EXPLORE YOUR NEXT CHAPTER
(ZZP) Cloud AI Engineer OMNI
Continuous Connect
Source: Headcount Labs · original listing ↗
Job data: Headcount Labs, ODbL 1.0. Job descriptions belong to their employers.
Source date: 11/4/2026
About this role
• Opdrachtgever: Provincie Zuid-Holland (PZH) • Functie: Cloud AI Engineer OMNI • Afdeling: Informatie & Automatisering (I&A) • Platform: Open Modulaire Informatievoorziening (OMNI) • Standplaats: Den Haag • Uren per week: Maximaal 36 uur, verdeeld over 4 à 5 werkdagen • Startdatum: 1 januari 2027 • Duur: 6 maanden • Optie tot verlenging: 8 keer maximaal 6 maanden, volgens de uitvraag maximaal 48 maanden • Uurtarief: €105 all-in, exclusief btw • Opleidingsniveau: Afgeronde wo-opleiding in Artificial Intelligence, Computer Science of vergelijkbaar • Ervaringsniveau: Minimaal 4 jaar software-engineeringervaring • ZZP toegestaan: Ja, onder DBA-voorwaarden • Eigen apparatuur: Verplicht bij zelfstandige inzet • Sluitingsdatum: 14 november 2026, 10:00 uur • Verificatiegesprek: 26 november 2026 • Gesprekslocatie: Zuid-Hollandplein 1, Den Haag Samenvatting Provincie Zuid-Holland zoekt een ervaren Cloud AI Engineer voor het ontwikkelen, implementeren en beheren van AI-oplossingen binnen het platform OMNI (Open Modulaire Informatievoorziening). De engineer maakt AI-toepassingen productierijp en zorgt voor een veilige, schaalbare en beheersbare integratie binnen het provinciale data- en applicatieplatform. Belangrijkste werkzaamheden en resultaten: • Ontwikkelen en implementeren van cloud-native AI-platformcomponenten binnen Microsoft Azure. • Ontwikkelen en productiewaardig opleveren van generatieve AI-toepassingen, waaronder LLM's, RAG-oplossingen en AI-agents. • Integreren van AI-functionaliteit met het dataplatform en webapplicaties via API's. • Ontwikkelen van fullstack applicaties met Python en moderne JavaScript/TypeScript-frameworks. • Inrichten van MLOps- en AIOps-processen voor deployment, monitoring en lifecyclemanagement. • Automatiseren van deployments met CI/CD en Infrastructure as Code (Bicep/Terraform). • Inrichten van logging, monitoring en observability voor productieomgevingen. • Waarborgen van security, privacy, governance en verantwoord AI-gebruik. • Ontwikkelen van herbruikbare architectuurcomponenten, standaarden en referentie-implementaties. • Samenwerken met dataspecialisten, softwareontwikkelaars, platformengineers en architecten. Beoogd resultaat: Een productierijpe AI-deploymentstraat en een schaalbaar AI-platform waarmee AI-oplossingen veilig, geautomatiseerd en beheersbaar in productie kunnen worden genomen. Context De Provincie Zuid-Holland ontwikkelt binnen het domein Informatie & Automatisering het platform OMNI. Dit platform ondersteunt de integratie van data, applicaties en AI-diensten voor provinciale processen en beleidsontwikkeling. De Cloud AI Engineer werkt binnen een multidisciplinair Scrum-team en vormt de verbinding tussen data science, AI-ontwikkeling en cloudplatformengineering. De nadruk ligt niet alleen op het ontwikkelen van AI-prototypes, maar vooral op het daadwerkelijk in productie brengen en beheren van AI-toepassingen. De technische omgeving omvat onder andere: • Cloud: Microsoft Azure. • Backend: Python, bijvoorbeeld FastAPI. • Frontend: JavaScript/TypeScript, Vue/Nuxt of React. • Generatieve AI: LLM's, LangChain, RAG en agents. • DevOps: Azure DevOps, Git, CI/CD en OTAP. • Infrastructure as Code: Bicep en Terraform. • Containerisatie: Docker. • AI-beheer: MLOps, AIOps, monitoring en observability. Eisen (knock-outcriteria) • G1 – Beschikbaarheid: Gemiddeld 36 uur per week, flexibel inzetbaar vanaf 1 januari 2027 of een andere datum in overleg. • Eis 3.1 – Opleiding: Minimaal een afgeronde wo-opleiding in Artificial Intelligence, Computer Science of een vergelijkbare richting, aantoonbaar relevant voor de ontwikkeling van AI-applicaties. • Eis 3.2 – Softwareontwikkeling: Minimaal 4 jaar aantoonbare werkervaring als software engineer/developer, met een zelfstandige en proactieve rol. • Eis 3.3 – Python: Minimaal 3 jaar aantoonbare werkervaring met Python voor de ontwikkeling van backend-, data- en/of AI-applicaties. • Eis 3.4 – Generatieve AI: Aantoonbare ervaring met het ontwikkelen van LLM-/generatieve-AI-applicaties, waaronder LangChain, RAG of agents, aangetoond met minimaal één opgeleverd product. • Eis 3.5 – Fullstack: Minimaal 3 jaar aantoonbare werkervaring met een modern JavaScript/TypeScript-framework (bijvoorbeeld Vue/Nuxt of React) én een Python-backend (bijvoorbeeld FastAPI). • Eis 3.6 – Microsoft Azure: Minimaal 3 jaar aantoonbare werkervaring met het ontwikkelen en beheren van applicaties in Microsoft Azure, waaronder relevante ervaring met Azure DevOps, Infrastructure as Code (Bicep/Terraform) en Docker. • Eis 3.7 – DevOps: Minimaal 3 jaar aantoonbare werkervaring met Git, CI/CD en het inrichten van OTAP/DevOps. • Eis 3.8 – Overheidservaring: Aantoonbare werkervaring binnen een Nederlandse (semi-)overheidsorganisatie. Belangrijk: Alle acht inhoudelijke eisen moeten afzonderlijk worden onderbouwd. Met name de afgeronde wo-opleiding, drie jaar fullstackervaring met beide technologiestacks en minimaal één opgeleverd generatieve-AI-product zijn essentiële selectievoorwaarden. 5. Wensen / Gunningscriteria De beoordeling bestaat uit 90 punten kwaliteit en 10 punten prijs. Gunningscriterium Max. punten G1 – Ontwikkeling en oplevering van AI-/LLM-applicaties in de cloud 25 G2 – Fullstack webontwikkeling in de afgelopen 8 jaar 15 G3 – Relevante opleiding en overheidservaring 20 G4 – Visie en aanpak voor de opdracht 30 Totaal kwaliteit 90 Uurtarief 10 Totaal 100 G1 – AI-/LLM-applicaties in de cloud (25 punten) Aantoonbare ervaring Punten Geen of uitsluitend experimentele/PoC-ervaring 0 Minimaal één opgeleverde LLM-/generatieve-AI-applicatie 10 Productierijpe AI-/LLM-applicatie gekoppeld aan een live (geospatiaal) dataplatform 18 Zoals hierboven, én aantoonbaar in gebruik bij eindgebruikers of beleidsmakers 25 G2 – Fullstackontwikkeling (15 punten) Ervaring in de afgelopen 8 jaar Punten 1 jaar of minder 0 Tussen 1 en 2 jaar 6 Tussen 2 en 3 jaar 12 3 jaar of meer 15 Het moet gaan om ervaring met zowel een modern JavaScript/TypeScript-framework als een Python-backend. G3 – Opleiding en overheidservaring (20 punten) Aantoonbare ervaring Punten Geen relevante wo-opleiding en geen overheidservaring 0 Wo-opleiding richting software/AI óf overheidservaring 8 Wo-opleiding specifiek richting AI/ML én ervaring bij Nederlandse (semi-)overheid 14 Zoals hierboven, én meerdere afgeronde opdrachten binnen de Nederlandse (semi-)overheid 20 G4 – Visie en aanpak (30 punten) De kandidaat moet een visie en aanpak presenteren voor de uitvoering van de opdracht, bij voorkeur onderbouwd met vergelijkbare praktijkervaring. Beoordeling Punten Sluit niet aan op de opdracht Knock-out Sluit gedeeltelijk aan, minimale meerwaarde 10 Sluit grotendeels aan, duidelijke meerwaarde 20 Sluit volledig aan, grote meerwaarde 30 Aan te leveren documenten en referenties Verplicht bij inschrijving • Onderbouwing eisen: Eis 3.1 t/m 3.8 afzonderlijk onderbouwen met opleidingen, werkervaring, projecten en concrete resultaten. • Gunningscriterium G1: Maximaal 1 A4 over opgeleverde AI-/LLM-applicaties. • Gunningscriterium G2: Maximaal 1 A4 over fullstackervaring in de afgelopen acht jaar. • Gunningscriterium G3: Maximaal 1 A4 over opleiding en overheidservaring. • Gunningscriterium G4: Maximaal 2 A4 met een visie en aanpak. • Twee referenties: Invullen in de voorgeschreven referentieformats. Gevraagde kandidaatgegevens • Naam, woonplaats en geboortedatum. • Telefoonnummer en e-mailadres. • Opleidingsniveau. • Aantal jaren relevante werkervaring. • Specificatie van opdrachtgevers, perioden en relevante rollen. • Specialistische vakdisciplines. • KvK-nummer van de inschrijvende partij. • ZZP-status. • Naam inschrijvende partij. • Volledige naam van de tekeningsbevoegde. Twee referenties Per referentie moeten worden ingevuld: • Naam van de opdrachtgevende organisatie. • Adres, postcode en plaats. • Naam van de contactpersoon. • Functie van de contactpersoon. • Telefoonnummer. • Beschrijving van de kennis en ervaring die met de referentie wordt aangetoond. De provincie mag de referenties rechtstreeks verifiëren zonder voorafgaande toestemming. Bij selectie en na gunning • Verificatiegesprek: Diploma's en relevante certificaten kunnen overleggen. • VOG: Binnen vier weken na definitieve gunning. • Integriteits- en geheimhoudingsverklaring: Ondertekenen bij opdrachtverstrekking. • Verplichte trainingen: Bij toegang tot PZH-systemen binnen één maand na aanvang succesvol afronden.