Databricks vyvíjí jednotnou platformu pro data a umělou inteligenci určenou organizacím, které potřebují spravovat data ve velkém měřítku, vytvářet systémy strojového učení a převádět analytiku do produkčních aplikací. Technologie společnosti propojují datové inženýrství, zpracování v Apache Spark, analytiku a provoz strojového učení a pomáhají technickým týmům pracovat s celým životním cyklem dat — od zpracování a experimentování až po nasazení a získávání analytických poznatků.
Vedoucí architekt řešení generativní AI
Veďte jednání se zákazníky a pomáhejte uvádět do produkce řešení založená na generativní AI a velkých jazykových modelech. Navrhujte architektury, ověřovací koncepty a technické vzdělávání pro digitální zákazníky Databricks v regionu EMEA.
Popis
- Zajišťujte technické vedení v oblasti generativní AI, velkých jazykových modelů a aplikovaného strojového učení pro tým EMEA Emerging DNB.
- Spolupracujte s týmy architektury, vývoje a péče o zákazníky na posuzování a návrhu případů využití generativní AI a snižování souvisejících rizik.
- Vytvářejte praktické ověřovací koncepty a referenční implementace pro rozsáhlé úlohy s velkými jazykovými modely a hlubokým učením na platformě Databricks.
- Veďte projekty dolaďování a přizpůsobování otevřených velkých jazykových modelů.
- Předávejte zpětnou vazbu zákazníků týmům produktového a technického vývoje, aby ji mohly zohlednit v plánu vývoje produktu.
- Školte a mentorujte tým Field Engineering EMEA Emerging DNB prostřednictvím workshopů a referenčních architektur.
- Zastupujte Databricks na konferencích, v blozích a při briefinzích pro vedoucí pracovníky zákazníků.
Požadavky
- Orientovat se v prostředí velkých jazykových modelů, včetně proprietárních modelů, modelů s otevřeným zdrojovým kódem a jejich poskytovatelů.
- Mít hluboké znalosti vzorců pro tvorbu aplikací s velkými jazykovými modely, včetně RAG, agentů, používání nástrojů, dolaďování, přizpůsobování modelů, tvorby promptů a evaluace i bezpečnostních opatření pro velké jazykové modely.
- Mít pevné základy ve strojovém a hlubokém učení, včetně distribuovaného trénování, úloh na GPU a životního cyklu MLOps.
- Ovládat Python a nástroje pro strojové učení, jako jsou PyTorch, Transformers, MLflow a Spark.
- Mít zkušenosti s Databricks nebo schopnost rychle se zorientovat v Mosaic AI, Model Serving, Vector Search a Unity Catalog.
- Mít zkušenosti s AWS, Azure nebo Google Cloud Platform.
- Mít vynikající komunikační a konzultační dovednosti.
- Mít doložené zkušenosti s technickým vedením a mentoringem.
- Být připraven pracovat s digitálními společnostmi, které rychle rostou.
- Sídlit ve Spojeném království a být schopen pracovat v časových pásmech regionu EMEA.
- Být ochoten podle potřeby cestovat do provozoven zákazníků v regionu.
Benefity
- K dispozici je široká nabídka benefitů a dalších výhod; podrobnosti se liší podle regionu a jsou uvedeny v dokumentu zaměstnavatele o benefitech.