Vastgoed draait op gesprekken: het eerste bericht van een eigenaar die aan verkopen denkt, de opvolging een week later, de herinnering die niemand verstuurde. Jij bouwt de agents die dat overnemen, in een klein team bij WAT in Brussel.
Over Cultiv
We begonnen met een AI-assistent die verkopersleads genereerde op de websites van vastgoedkantoren. Het werkte, maar kantoren bleven ons zeggen dat het moeilijke deel pas begint als de lead binnen is: opvolging, schattingen, verslagen, het compromis. Dus bouwden we de rest. Vandaag werken meer dan 100 kantoren in België en Frankrijk met ons, en het CRM staat open van het moment dat ze toekomen tot ze sluiten.
De rol
Jij bent eigenaar van de AI-laag: het widgetgesprek, de schattingspipeline erachter, en de opvolging die draait zonder dat iemand op een knop duwt. Vandaag draait die op Claude en Azure OpenAI, met automatiseringen in n8n, en jij beslist waar het naartoe gaat. Reken erop dat je evenveel tijd steekt in evaluatie, en in wat er gebeurt als een model zelfzeker fout zit, als in de prompts zelf.
Wat je doet
- Het widgetgesprek draaiende houden. Het moet een verkoper in een tiental berichten kwalificeren, in het Nederlands, Frans of Engels, zonder als een formulier aan te voelen.
- De schattingspipeline dragen. Drie onafhankelijke methodes (vergelijkbare verkopen, grond plus bouwkost, huurrendement) geven elk een cijfer, en iets moet die verzoenen tot één schatting met een vork die een makelaar aan een klant kan uitleggen.
- De tools schrijven die de agents aanroepen: kadasteropzoekingen, vergelijkbare verkopen, EPC- en vergunningsdocumenten, het CRM zelf.
- Het evaluatieharnas bouwen, zodat we meten of een promptwijziging hielp in plaats van transcripten te lezen.
- Kost en latency in het oog houden. Een eigenaar haakt af bij een chat die acht seconden nadenkt.
Jouw profiel
📈Ervaring & achtergrond
- Minstens een jaar software engineering, grotendeels aan AI-producten.
- Je hebt een LLM-systeem bij echte gebruikers gekregen en bent er nadien verantwoordelijk voor gebleven.
- Een diploma informatica of ingenieur, of projecten die hetzelfde aantonen.
- Moedertaal Nederlands.
💻Technische vaardigheden
- Python voor de AI-services, en genoeg TypeScript om in een Next.js-codebase te werken.
- Praktijkervaring met de API’s van Claude, OpenAI of Gemini: tool use, function calling, structured outputs.
- Ervaring met multi-agentorkestratie, en gevoel voor wanneer één goed gebouwde prompt volstaat.
- Je weet hoe je een LLM-systeem evalueert, verder dan transcripten lezen.
- RAG waar het nuttig is. Veel van wat wij verwerken is gestructureerde data, geen documenten.
🧠Mentaliteit
- Je legt iets onafgewerkts voor aan een gebruiker om ervan te leren.
- Je neemt verantwoordelijkheid voor wat je bouwt zodra het live staat.
- Je ziet het verschil tussen een model dat goed demonstreert en een model waar een kantoor dagelijks op rekent.
- Je volgt de releases van modellen en kan inschatten welke voor ons tellen.
- Je wil begrijpen hoe makelaars echt werken, en je vraagt het hen.
Wat wij bieden
- Een competitief salarispakket.
- Een klein team. Wat je oplevert staat binnen enkele dagen bij kantoren.
- Een plek bij WAT, de beste incubator van Brussel, tussen andere jonge techbedrijven.
- Volledig eigenaarschap van de AI-laag. Er zit geen ML-team boven je.
- Echte dataproblemen: kadastergegevens, EPC-attesten, advertenties die elkaar tegenspreken.
Ons proces
- Een eerste gesprek online met de CTO van Cultiv (30 min).
- Het technische gesprek op ons kantoor.
- Je leert de rest van het team kennen tijdens de lunch.