Wat doet een NLP Engineer?

Een NLP Engineer is een AI-specialist die software en modellen ontwikkelt waarmee computers menselijke taal kunnen verwerken. Natural Language Processing vormt daarbij het technische vakgebied waarin taal, Machine Learning en software development samenkomen.

Menselijke taal is voor computers ingewikkeld. Hetzelfde woord kan bijvoorbeeld verschillende betekenissen hebben afhankelijk van de context. Ook sarcasme, spelling, grammatica en verschillende manieren om dezelfde boodschap te formuleren maken automatische taalverwerking lastig. Een NLP Engineer ontwikkelt technieken waarmee computers beter met deze verschillen kunnen omgaan. Je kunt bijvoorbeeld werken aan een systeem dat berichten automatisch indeelt op onderwerp, belangrijke informatie uit documenten haalt of bepaalt of een klantbericht positief of negatief is.

Je werkt daarbij vaak samen met Data Scientists, Machine Learning Engineers, AI Developers, Data Engineers en andere AI-specialisten.

Als NLP Engineer ontwikkel, train, test en implementeer je systemen die tekst en soms ook gesproken taal verwerken. Welke werkzaamheden je uitvoert, hangt af van de organisatie en het soort AI-toepassing waaraan je werkt. Veelvoorkomende werkzaamheden van een NLP Engineer zijn:

• tekstdata verzamelen en voorbereiden
• NLP-modellen ontwikkelen en trainen
• Bestaande taalmodellen selecteren en toepassen
• Modellen testen en resultaten beoordelen
• Teksten classificeren en analyseren
• Informatie uit documenten halen
• Zoek- en aanbevelingssystemen ontwikkelen
• Chatbots en digitale assistenten ontwikkelen
• API's en taalmodellen integreren in applicaties
• Prestaties van modellen monitoren en verbeteren
• Samenwerken met developers, data-specialisten en andere AI-professionals

Een organisatie kan bijvoorbeeld duizenden e-mails en documenten ontvangen. Medewerkers moeten deze handmatig lezen en categoriseren. Als NLP Engineer kun je een toepassing ontwikkelen die de inhoud analyseert, documenten automatisch indeelt en relevante informatie herkent. Medewerkers hoeven daardoor niet ieder document vanaf het begin handmatig te verwerken. Bij moderne NLP-projecten hoef je niet altijd zelf een taalmodel vanaf nul te trainen. Je kunt ook bestaande modellen gebruiken en deze aanpassen of integreren binnen een toepassing.

NLP Engineers gebruiken verschillende technieken om computers menselijke taal te laten verwerken en begrijpen. Welke techniek je inzet, hangt af van het vraagstuk, de beschikbare data en het gewenste resultaat.

Zo kun je met tekstclassificatie teksten automatisch indelen in categorieën en met sentimentanalyse bepalen of een bericht bijvoorbeeld positief, negatief of neutraal is. Named Entity Recognition (NER) wordt gebruikt om specifieke informatie te herkennen, zoals namen van personen, organisaties en locaties. Met embeddings kun je de betekenis van teksten omzetten naar numerieke representaties, waardoor systemen bijvoorbeeld teksten met een vergelijkbare betekenis kunnen vinden.

Daarnaast werken NLP Engineers steeds vaker met Large Language Models (LLM's). Deze modellen kunnen teksten samenvatten, vragen beantwoorden, informatie uit documenten halen en nieuwe tekst genereren. Ze kunnen ook worden gecombineerd met technieken zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij een taalmodel relevante informatie uit bijvoorbeeld een kennisbank meekrijgt.

Welke aanpak het beste past, verschilt per toepassing. Voor het automatisch indelen van korte teksten is bijvoorbeeld niet altijd een groot taalmodel nodig. Een NLP Engineer bepaalt daarom welke techniek past bij het probleem en ontwikkelt op basis daarvan een geschikte oplossing.

Een NLP Engineer combineert programmeerkennis met kennis van Machine Learning en taalverwerking. Python is één van de meest gebruikte programmeertalen binnen NLP en Artificial Intelligence. Afhankelijk van je functie en werkgever kun je werken met:

• Python
• Machine Learning
• Deep Learning
• Large Language Models
• NLP-libraries en frameworks
• API's
• Hugging Face
• PyTorch of TensorFlow
• Embeddings en vector databases
• Cloudplatforms
• Git
• Databases

Ook kennis van data is belangrijk. De prestaties van een NLP-model hangen sterk samen met de gegevens waarmee je werkt. Je moet daarom kunnen beoordelen of data geschikt is en hoe je deze kunt voorbereiden. Daarnaast zijn analytisch denken en kritisch beoordelen belangrijk. Een taalmodel kan namelijk een antwoord geven dat logisch klinkt, maar feitelijk niet klopt. Je moet kunnen onderzoeken waarom een model bepaalde resultaten geeft en hoe je de toepassing kunt verbeteren.

Het salaris van een NLP Engineer hangt af van je ervaring, technische kennis, specialisatie en werkgever. Ook kennis van bijvoorbeeld Machine Learning, Deep Learning, LLM's en cloudtechnologie kan invloed hebben op je salaris. Als indicatie kun je rekening houden met de volgende bruto maandsalarissen bij een fulltime dienstverband:

• Junior NLP Engineer: ongeveer € 3.000 tot € 4.000 bruto per maand;
• Medior NLP Engineer: ongeveer € 4.000 tot € 5.500 bruto per maand;
• Senior NLP Engineer: ongeveer € 5.500 tot € 7.000+ bruto per maand.

Dit zijn indicaties. Het daadwerkelijke salaris kan hoger of lager uitvallen en hangt onder andere af van je verantwoordelijkheden, werkgever en technische specialisatie.

Start je als trainee bij Working Talent? Dan kun je via een IT-traineeship relevante kennis en praktijkervaring opdoen. Zodra je bij één van onze opdrachtgevers start, ontvang je minimaal € 3.400 per maand inclusief vakantiegeld.

Wil je NLP Engineer worden? Dan is een technische basis in programmeren, Machine Learning en Artificial Intelligence een goed startpunt. Vervolgens kun je jezelf verder verdiepen in taalverwerking, Deep Learning en moderne taalmodellen. Opleidingen zoals Artificial Intelligence, Informatica, Data Science, Computer Science en Technische Informatica kunnen goed aansluiten op het beroep. Ook vanuit Software Development of Data Engineering kun je jezelf verder ontwikkelen richting NLP.

Bij Working Talent kun je als starter via een IT-, Data- of AI-traineeship praktijkervaring opdoen bij één van onze opdrachtgevers. Je combineert werken met een ontwikkelprogramma dat aansluit op jouw functie. Trainingen en certificeringen worden afgestemd op de kennis die jij nodig hebt.

Heb je al werkervaring? Ook voor junior, medior en senior AI-professionals hebben we mogelijkheden bij onze opdrachtgevers. Zo kun je vanuit verschillende ervaringsniveaus werken aan jouw verdere ontwikkeling binnen NLP, Machine Learning en Artificial Intelligence.