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 pro generativní AI, Francie
Veďte spolupráci se zákazníky, při níž pomáháte zavádět generativní AI a velké jazykové modely do produkčního prostředí v regionu EMEA. Navrhujte produkčně připravené architektury, ověřovací prototypy a řešení pro přizpůsobení modelů zákazníkům Databricks.
Popis
- Určujte strategii v oblasti generativní AI, velkých jazykových modelů a aplikovaného strojového učení pro obchodní jednotku EMEA Emerging DNB
- Spolupracujte s architekty řešení, specialisty na řešení a týmy pro zákaznické účty na vymezení a návrhu případů použití GenAI a řízení souvisejících rizik
- Vyvíjejte ověřovací prototypy a referenční implementace pro rozsáhlé úlohy velkých jazykových modelů a hlubokého učení na Databricks
- Řiďte projekty dolaďování a přizpůsobování otevřených velkých jazykových modelů
- V prostředích s kritickými požadavky na kvalitu a bezpečnost používejte metody hodnocení založené na hodnotitelích a s efektivním využitím anotovaných dat
- Předávejte týmům pro produkt a vývoj zpětnou vazbu zákazníků a vysvětlujte terénním týmům plány vývoje produktů
- Školte a mentorujte kolegy z terénního inženýrského týmu EMEA Emerging DNB prostřednictvím workshopů, referenčních architektur a interních programů
- Zastupujte Databricks na konferencích, v technických blozích a při jednáních s vedením zákazníků
Požadavky
- Orientovat se v ekosystému velkých jazykových modelů, včetně proprietárních modelů, modelů s otevřeným zdrojovým kódem a jejich poskytovatelů
- Mít hluboké znalosti RAG, agentů, používání nástrojů, dolaďování, přizpůsobování modelů, návrhu promptů, inženýrství evaluace a ochranných a bezpečnostních mechanismů velkých jazykových modelů
- Mít pevné základy strojového a hlubokého učení, včetně distribuovaného trénování, úloh GPU a celého životního cyklu MLOps
- Dobře ovládat Python a nástroje strojového učení, jako jsou PyTorch, Transformers, MLflow a Spark
- Mít zkušenosti s dodáváním referenčních implementací v produkční kvalitě
- Znát Databricks nebo se jej rychle naučit, včetně Mosaic AI, Model Serving, Vector Search a Unity Catalog
- Mít zkušenosti s cloudovými platformami AWS, Azure nebo GCP
- Efektivně komunikovat a konzultačně spolupracovat se zákazníky
- Mít doložené výsledky v oblasti technického vedení a mentoringu
- Cítit se dobře při práci s digitálně orientovanými a rychle rostoucími zákazníky
- Být ve Spojeném království a být schopen pracovat v časových pásmech EMEA
- Být připraven podle potřeby cestovat do provozoven zákazníků v regionu
- Výhodou jsou zkušenosti s pomocí digitálně orientovaným zákazníkům při vytváření datových řešení a řešení strojového učení
- Další výhodou jsou veřejné technické aktivity, zkušenosti v regulovaných odvětvích či oblastech s vysokými nároky na bezpečnost a spolupráce s týmy pro produkt a vývoj
Benefity
- Zaměstnanci mají k dispozici komplexní balíček benefitů a výhod; podrobnosti pro jednotlivé regiony jsou uvedeny v propojeném dokumentu o benefitech