Databricks разработва унифицирана платформа за данни и изкуствен интелект за организации, които трябва да управляват мащабни обеми данни, да изграждат системи за машинно обучение и да превръщат анализа на данни в приложения за продукционна среда. Технологията ѝ обединява инженеринг на данни, обработка с Apache Spark, анализи и операции по машинно обучение, като помага на техническите екипи да работят по целия жизнен цикъл на данните – от обработката и експериментирането до внедряването и генерирането на аналитични прозрения.
Водещ архитект на решения за генеративен изкуствен интелект
Ръководи работата с клиенти за внедряване в продукционна среда на решения с генеративен изкуствен интелект и големи езикови модели. Разработва архитектури и доказателства за концепция и осигурява техническа подкрепа за дигитално ориентираните клиенти на Databricks в региона EMEA.
Описание
- Осигурява техническо лидерство в областта на генеративния изкуствен интелект, големите езикови модели (LLM) и приложното машинно обучение за Emerging DNB в региона EMEA.
- Работи с архитектурни, инженерни и екипи по клиентски сметки за оценка, проектиране и намаляване на риска при случаи на употреба на генеративен изкуствен интелект.
- Разработва практически доказателства за концепция и референтни реализации за мащабни натоварвания с LLM и дълбоко обучение в Databricks.
- Насочва проекти за фина настройка и персонализиране с отворени LLM модели.
- Предава обратната връзка от клиентите на екипите по продукт и инженеринг, за да подпомогне пътната карта.
- Обучава и наставлява екипа Field Engineering EMEA Emerging DNB чрез работни срещи и референтни архитектури.
- Представлява Databricks на конференции, в блогове и на брифинги за ръководители на клиенти.
Изисквания
- Познава средата на LLM, включително собственически модели, модели с отворен код и доставчиците им.
- Има задълбочени познания за моделите на приложение на LLM, включително RAG, агенти, използване на инструменти, фина настройка, персонализиране на модели, инженеринг на подкани и оценяване, както и предпазни механизми за безопасност на LLM.
- Има солидна основа в машинното и дълбокото обучение, включително разпределено обучение, натоварвания с GPU и жизнения цикъл на MLOps.
- Владее Python и инструменти за машинно обучение като PyTorch, Transformers, MLflow и Spark.
- Има опит с Databricks или може бързо да усвои Mosaic AI, Model Serving, Vector Search и Unity Catalog.
- Има опит с AWS, Azure или Google Cloud Platform.
- Притежава отлични комуникационни и консултантски умения.
- Има доказан опит в техническото лидерство и наставничеството.
- Умее да работи с дигитално ориентирани клиенти в бърз растеж.
- Намира се в Обединеното кралство и може да работи в часовите зони на региона EMEA.
- Готов е да пътува до обекти на клиенти в региона при необходимост.
Придобивки
- Предлага се цялостен пакет от придобивки; подробностите се различават според региона и са посочени в документа на работодателя за придобивките.