Choose from a wide range of CV templates and customize the design with a single click.
Use ATS-optimised CV and resume templates that pass applicant tracking systems. Our CV builder helps recruiters read, scan, and shortlist your CV faster.
Use professional field-tested resume templates that follow the exact CV rules employers look for.
Create CV
Use professional field-tested resume templates that follow the exact CV rules employers look for.
Create CVHet salaris van een machine learning engineer behoort tot de hoogste binnen de techsector in Nederland. Toch zit er een enorme kloof tussen wat kandidaten dénken waard te zijn en wat hiring managers daadwerkelijk bereid zijn te betalen.
De realiteit: twee machine learning engineers met vergelijkbare ervaring kunnen een verschil van €2.000+ per maand hebben.
Waarom? Omdat salaris in deze niche niet alleen wordt bepaald door technische kennis, maar door impact, toepasbaarheid en positionering binnen business context.
In dit artikel krijg je een volledig insider perspectief op hoe salarissen écht tot stand komen binnen machine learning hiring.
Gemiddelde salarisranges (2026):
Junior (0–2 jaar): €3.500 – €4.800
Medior (2–5 jaar): €4.800 – €6.500
Senior (5–10 jaar): €6.500 – €8.500
Lead / Staff ML Engineer: €8.000 – €11.000+
Freelance ML Engineer: €90 – €150+ per uur
Belangrijk: deze ranges gelden alleen voor kandidaten die correct gepositioneerd zijn. Veel ML engineers zitten onder deze ranges door verkeerde profilering.
Niet per definitie altijd, maar vaak wel.
Hiring managers betalen meer voor ML engineers omdat:
Directe business impact mogelijk is (revenue, automation, efficiency)
De talentpool kleiner is
Complexiteit hoger ligt (data + model + deployment)
Maar: dit geldt alleen als je end-to-end waarde levert.
Veel kandidaten denken:
“Als ik modellen kan bouwen, ben ik high value.”
Recruiters denken:
“Kan deze persoon modellen in productie brengen en businessproblemen oplossen?”
Het verschil tussen:
Model bouwen → laag tot gemiddeld salaris
Model deployen + impact realiseren → top salaris
Top ML engineers:
Begrijpen data pipelines
Bouwen modellen
Deployen in productie
Monitoren performance
Kandidaten die alleen notebooks gebruiken, verdienen significant minder.
Kennis van:
CI/CD voor ML
Model versioning
Monitoring
Is vaak het verschil tussen €6.000 en €9.000.
Hiring managers willen zien:
Revenue uplift
Cost reduction
Efficiency gains
“Een model zonder impact is academisch. Bedrijven betalen voor resultaten.”
Salarissen verschillen per sector:
Fintech: zeer hoog
E-commerce: hoog
SaaS: hoog
Consultancy: gemiddeld
Research/academisch: lager
Werk je met:
Gigabytes → standaard
Terabytes/Petabytes → premium salaris
Voorbeelden:
Simple classification → lager
Real-time recommendation engines → hoger
Autonomous systems → top segment
Sterke ML engineers zijn ook sterke software engineers.
Belangrijke skills:
Python production-grade
APIs bouwen
Cloud integratie
Veel ML engineers positioneren zichzelf verkeerd:
Te technisch → lager salaris
Strategisch + impact → hoger salaris
Recruiters scannen binnen 10 seconden op:
Heb je modellen in productie gebracht?
Werk je met echte datasets?
Begrijp je businessproblemen?
Hiring managers kijken daarna naar:
Schaalbaarheid
Robustness
Explainability
Weak Example
“Built machine learning models for classification”
Good Example
“Developed and deployed a real-time fraud detection model reducing false positives by 35%, saving €2M annually”
Dit is beter omdat het business impact en schaal toont, niet alleen techniek.
Veel ML engineers blijven hangen in:
Kaggle
Thesis projecten
Recruiters willen:
Production ervaring
Real-world datasets
Als je geen deployment laat zien, ga je automatisch omlaag in salary band.
“Machine Learning Engineer”
vs
“Machine Learning Engineer gespecialiseerd in real-time recommendation systems”
€5.500 – €9.000
Hoge vraag door LLM toepassingen
€5.000 – €8.500
Sterk afhankelijk van industrie
€4.500 – €7.000
Lager als deployment ontbreekt
€6.500 – €10.000+
Zeer schaars profiel
€7.000 – €12.000+
Extreme vraag in huidige markt
Freelance:
€100 – €150+ per uur
Project-based werk
Loondienst:
Maar:
Freelance vereist:
Sterk netwerk
Reputatie
Zelfstandigheid
Top freelancers verdienen significant meer, maar gemiddelde freelancers niet.
0–2 jaar:
Focus op fundamentals + projecten
Salarisgroei beperkt
2–5 jaar:
Eerste grote sprongen
Switchen loont
5–10 jaar:
10+ jaar:
Je moet verschuiven van:
“Model builder” → “Business impact owner”
Concrete stappen:
Werk aan end-to-end systemen
Focus op production deployment
Koppel resultaten aan metrics
Ontwikkel stakeholder skills
Naam: Sanne de Vries
Functietitel: Senior Machine Learning Engineer
Locatie: Utrecht, Nederland
Professional Summary
Senior Machine Learning Engineer met 9+ jaar ervaring in het ontwikkelen en deployen van schaalbare ML-systemen. Gespecialiseerd in real-time prediction systems, MLOps en cloud-native AI-oplossingen. Sterke focus op business impact en production-ready modellen.
Core Competencies
Machine Learning Engineering
MLOps & Model Deployment
Data Pipelines & Feature Engineering
Cloud (AWS, GCP)
Real-time Systems
Professional Experience
Senior Machine Learning Engineer – Fintech Scale-up (2021 – heden)
Ontwikkelde en deployde real-time fraud detection systeem dat €3M jaarlijkse verliezen voorkwam
Verminderde model latency met 50% door optimalisatie van inference pipelines
Implementeerde MLOps framework voor model versioning en monitoring
Leidde team van 4 ML engineers
Machine Learning Engineer – E-commerce Platform (2018 – 2021)
Bouwde recommendation engine die conversie met 22% verhoogde
Verwerkte datasets van 100M+ records
Ontwikkelde feature pipelines en data workflows
Data Scientist – Consultancy (2016 – 2018)
Ontwikkelde predictive models voor diverse klanten
Werkte met Python, scikit-learn en SQL
Education
Master Artificial Intelligence – Universiteit van Amsterdam
Certifications
AWS Machine Learning Specialty
Google Professional ML Engineer
Technical Skills
Python, TensorFlow, PyTorch
Docker, Kubernetes
AWS, GCP
SQL, Spark
Niet:
Wel:
Werkende systemen
Meetbare impact
Schaalbare oplossingen
Hiring gebeurt op basis van 3 pijlers:
Technische diepgang
Business impact
Delivery capability
Als één ontbreekt, daalt je salaris.
Upload CV
Import from Linkedin
