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, Německo
Veďte spolupráci se zákazníky Databricks při návrhu a nasazování produkčních řešení generativní AI. Navrhujte architektury LLM a koncepty řešení pro digitální firmy v regionu EMEA.
Popis
- Působte jako odborná autorita na generativní AI, velké jazykové modely (LLM) a aplikované strojové učení pro oddělení Emerging DNB v regionu EMEA.
- Spolupracujte s architekty a inženýry řešení i týmy péče o zákazníky na vymezení, návrhu a snižování rizik případů využití generativní AI.
- Vytvářejte koncepční řešení a referenční implementace pro rozsáhlé úlohy LLM a hlubokého učení na platformě Databricks.
- Veďte projekty dolaďování a přizpůsobování otevřených modelů LLM.
- Předávejte zpětnou vazbu z terénu a od zákazníků produktovým a technickým týmům, aby mohla ovlivnit plán dalšího vývoje.
- Školte a mentorujte širší tým Field Engineering oddělení Emerging DNB v EMEA prostřednictvím workshopů, referenčních architektur a interních vzdělávacích programů.
- Zastupujte Databricks na konferencích, v příspěvcích na blogu a při informačních setkáních s vedoucími pracovníky zákazníků.
Požadavky
- Rozumět proprietárním i open source modelům LLM, jejich schopnostem, kompromisům a vhodnosti pro různé případy použití.
- Mít hluboké odborné znalosti RAG, agentů, používání nástrojů, dolaďování, přizpůsobování modelů, tvorby promptů, evaluace modelů a ochranných opatření i bezpečnosti LLM.
- Mít pevné základy strojového a hlubokého učení, včetně distribuovaného trénování, úloh GPU a celého životního cyklu MLOps.
- Dobře ovládat Python a ekosystém strojového učení včetně PyTorch, Transformers, MLflow a Spark.
- Mít zkušenosti s Databricks nebo se platformu rychle naučit, včetně Mosaic AI, Model Serving, Vector Search a Unity Catalog.
- Mít zkušenosti s AWS, Azure nebo Google Cloud Platform.
- Mít výborné komunikační a konzultační dovednosti.
- Mít zkušenosti s technickým vedením a mentoringem.
- Umět pracovat tempem digitálních firem a rychle rostoucích zákazníků.
- Být ve Spojeném království a moci pracovat v časových pásmech EMEA.
- Být podle potřeby ochoten cestovat za zákazníky v rámci regionu.
- Výhodou jsou zkušenosti s pomocí digitálním firmám při tvorbě datových řešení a řešení strojového učení.
Benefity
- Komplexní balíček zaměstnaneckých výhod přizpůsobený regionálním potřebám zaměstnanců.
- Podrobnosti o výhodách pro konkrétní region jsou uvedeny v dokumentu zaměstnavatele o zaměstnaneckých výhodách.