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.
Leitender Lösungsarchitekt für generative KI
Leite Kundeneinsätze, die generative KI und Lösungen mit großen Sprachmodellen in den Produktivbetrieb bringen. Entwickle Architekturen, Machbarkeitsnachweise und technische Befähigungsangebote für Databricks’ digitale Kunden in der EMEA-Region.
Beschreibung
- Übernimm die technische Leitung für generative KI, große Sprachmodelle und angewandtes maschinelles Lernen im Geschäftsbereich EMEA Emerging DNB.
- Arbeite mit Architektur-, Entwicklungs- und Account-Teams zusammen, um Anwendungsfälle für generative KI zu bewerten, zu konzipieren und Risiken zu reduzieren.
- Entwickle praxisnahe Machbarkeitsnachweise und Referenzimplementierungen für umfangreiche LLM- und Deep-Learning-Workloads auf Databricks.
- Begleite Projekte zur Feinabstimmung und Anpassung offener LLMs.
- Leite Kundenfeedback an Produkt- und Entwicklungsteams weiter, damit es in die Roadmap einfließt.
- Schule und betreue das Field-Engineering-Team EMEA Emerging DNB in Workshops und mit Referenzarchitekturen.
- Vertrete Databricks auf Konferenzen sowie in Blogs und Executive-Briefings für Kunden.
Anforderungen
- Kenne die LLM-Landschaft, einschließlich proprietärer und quelloffener Modelle und Anbieter.
- Verfüge über fundierte Kenntnisse von Anwendungsmustern für LLMs, darunter RAG, Agenten, Tool-Nutzung, Feinabstimmung, Modellanpassung, Prompt- und Evaluierungs-Engineering sowie Schutzmechanismen für die LLM-Sicherheit.
- Besitze solide Grundlagen in maschinellem Lernen und Deep Learning, einschließlich verteiltem Training, GPU-Workloads und dem MLOps-Lebenszyklus.
- Beherrsche Python und ML-Werkzeuge wie PyTorch, Transformers, MLflow und Spark.
- Bring Erfahrung mit Databricks mit oder arbeite dich schnell in Mosaic AI, Model Serving, Vector Search und Unity Catalog ein.
- Habe Erfahrung mit AWS, Azure oder Google Cloud Platform.
- Verfüge über ausgezeichnete Kommunikations- und Beratungskompetenzen.
- Weise technische Führungs- und Mentoring-Erfahrung nach.
- Arbeite gerne mit digital ausgerichteten, schnell wachsenden Kunden.
- Lebe im Vereinigten Königreich und kannst über die Zeitzonen der EMEA-Region hinweg arbeiten.
- Sei bereit, bei Bedarf zu Kundenstandorten in der Region zu reisen.
Zusatzleistungen
- Es stehen umfassende Zusatzleistungen und Vergünstigungen zur Verfügung. Die Details variieren je nach Region und sind im Zusatzleistungsdokument des Arbeitgebers aufgeführt.