Databricks entwickelt eine einheitliche Daten- und KI-Plattform für Organisationen, die große Datenmengen verwalten, Systeme für maschinelles Lernen entwickeln und Analysen in produktive Anwendungen überführen möchten. Die Technologie verbindet Data Engineering, die Verarbeitung mit Apache Spark, Analysen und den Betrieb von Machine-Learning-Systemen. Dadurch können technische Teams den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – von der Verarbeitung und dem Experimentieren bis zur Bereitstellung und Gewinnung von Erkenntnissen.
Lead Solution Architect für generative KI, Deutschland
Sie leiten Databricks-Kunden bei der Entwicklung und Bereitstellung produktiver Lösungen für generative KI. Sie entwickeln LLM-Architekturen und Proofs of Concept und unterstützen digital native Unternehmen in der EMEA-Region.
Beschreibung
- Sie sind die maßgebliche Fachperson für generative KI, LLMs und angewandtes maschinelles Lernen im Bereich Emerging DNB von EMEA.
- Sie arbeiten mit Solution Architects, Solution Engineers und Account-Teams zusammen, um Anwendungsfälle für generative KI zu definieren, zu entwerfen und Risiken zu reduzieren.
- Sie entwickeln Proofs of Concept und Referenzimplementierungen für umfangreiche LLM- und Deep-Learning-Workloads auf Databricks.
- Sie leiten Projekte zur Feinabstimmung und Anpassung offener LLMs.
- Sie bringen Rückmeldungen aus dem Vertrieb und von Kunden bei Product und Engineering ein, um die Produkt-Roadmap mitzugestalten.
- Sie schulen und betreuen das breitere Field-Engineering-Team für Emerging DNB in EMEA – mit Workshops, Referenzarchitekturen und internen Lernprogrammen.
- Sie vertreten Databricks auf Konferenzen sowie in Blogbeiträgen und Briefings für Führungskräfte auf Kundenseite.
Anforderungen
- Sie verstehen proprietäre und Open-Source-LLMs, einschließlich ihrer Fähigkeiten, Zielkonflikte und Eignung für verschiedene Anwendungsfälle.
- Sie verfügen über umfassende Expertise in RAG, Agenten, Tool-Nutzung, Feinabstimmung, Modellanpassung, Prompt Engineering, Evaluation Engineering sowie Schutzmaßnahmen und Sicherheit für LLMs.
- Sie haben fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning, einschließlich verteiltem Training, GPU-Workloads und des gesamten MLOps-Lebenszyklus.
- Sie beherrschen Python und das Ökosystem für maschinelles Lernen, darunter PyTorch, Transformers, MLflow und Spark.
- Sie haben Erfahrung mit Databricks oder können sich schnell einarbeiten, einschließlich Mosaic AI, Model Serving, Vector Search und Unity Catalog.
- Sie haben Erfahrung mit AWS, Azure oder Google Cloud Platform.
- Sie verfügen über ausgezeichnete Kommunikations- und Beratungskompetenzen.
- Sie können Erfolge in technischer Führung und Mentoring vorweisen.
- Sie können mit dem Tempo digital nativer und stark wachsender Kunden Schritt halten.
- Sie wohnen im Vereinigten Königreich und können über die Zeitzonen der EMEA-Region hinweg arbeiten.
- Sie sind bereit, bei Bedarf zu Kundenstandorten in der Region zu reisen.
- Erfahrung dabei, digital nativen Kunden beim Aufbau von Daten- und Machine-Learning-Lösungen zu helfen, ist ein großer Vorteil.
Zusatzleistungen
- Umfassende Zusatzleistungen und Vergünstigungen, die auf die regionalen Bedürfnisse der Mitarbeitenden abgestimmt sind.
- Einzelheiten zu regionalen Zusatzleistungen finden Sie im Dokument des Arbeitgebers zu den Benefits.