Databricks desarrolla una plataforma unificada de datos e inteligencia artificial para organizaciones que necesitan gestionar grandes volúmenes de datos, crear sistemas de aprendizaje automático y convertir los análisis en aplicaciones listas para producción. Su tecnología integra la ingeniería de datos, el procesamiento con Apache Spark, la analítica y las operaciones de aprendizaje automático, ayudando a los equipos técnicos a trabajar en todo el ciclo de vida de los datos, desde el procesamiento y la experimentación hasta la implementación y la generación de información.
Arquitecto principal de soluciones de IA generativa
Lidera proyectos con clientes para llevar soluciones de IA generativa y modelos de lenguaje grandes a producción. Diseña arquitecturas y pruebas de concepto, y brinda capacitación técnica a clientes nativos digitales de Databricks en EMEA.
Descripción
- Proporcionar liderazgo técnico en IA generativa, modelos de lenguaje grandes y aprendizaje automático aplicado para el negocio Emerging DNB de EMEA.
- Colaborar con los equipos de arquitectura, ingeniería y cuentas para evaluar, diseñar y reducir los riesgos de los casos de uso de IA generativa.
- Desarrollar pruebas de concepto prácticas e implementaciones de referencia para cargas de trabajo de modelos de lenguaje grandes y aprendizaje profundo a gran escala en Databricks.
- Guiar proyectos de ajuste fino y personalización con modelos de lenguaje grandes abiertos.
- Compartir los comentarios de los clientes con los equipos de Producto e Ingeniería para orientar la hoja de ruta.
- Formar y asesorar al equipo de ingeniería de campo de Emerging DNB en EMEA mediante talleres y arquitecturas de referencia.
- Representar a Databricks en conferencias y mediante blogs y sesiones informativas para clientes ejecutivos.
Requisitos
- Conocer el panorama de los modelos de lenguaje grandes, incluidos los modelos y proveedores propietarios y de código abierto.
- Tener amplia experiencia en patrones de aplicaciones con modelos de lenguaje grandes, como RAG, agentes, uso de herramientas, ajuste fino, personalización de modelos, ingeniería de prompts y evaluación, y medidas de seguridad para modelos de lenguaje grandes.
- Contar con sólidos fundamentos en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluidos el entrenamiento distribuido, las cargas de trabajo con GPU y el ciclo de vida de MLOps.
- Tener dominio de Python y de herramientas de aprendizaje automático como PyTorch, Transformers, MLflow y Spark.
- Tener experiencia con Databricks o capacidad para adquirir rápidamente conocimientos sobre Mosaic AI, Model Serving, Vector Search y Unity Catalog.
- Tener experiencia con AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Contar con excelentes habilidades de comunicación y consultoría.
- Demostrar trayectoria de liderazgo técnico y mentoría.
- Sentirse cómodo trabajando con clientes nativos digitales y de alto crecimiento.
- Residir en el Reino Unido y poder trabajar en los husos horarios de EMEA.
- Tener disponibilidad para viajar a las instalaciones de los clientes de la región cuando sea necesario.
Beneficios
- Hay disponibles prestaciones y beneficios integrales; los detalles varían según la región y se proporcionan en el documento de beneficios del empleador.