Databricks arendab ühtset andme- ja tehisintellektiplatvormi organisatsioonidele, kes vajavad suurte andmemahtude haldamist, masinõppesüsteemide loomist ja analüütika muutmist tootmisrakendusteks. Selle tehnoloogia ühendab andmeinseneeria, Apache Sparki töötluse, analüütika ja masinõppe operatsioonid, aidates tehnilistel meeskondadel tegutseda kogu andmete elutsükli jooksul alates töötlemisest ja katsetamisest kuni juurutamise ja teadmiste loomiseni.
Generatiivse tehisintellekti juhtiv lahenduste arhitekt — Databricks (hübriidtöö, Ühendkuningriik)
Juhi tootmiskõlblike generatiivse tehisintellekti ja suurte keelemudelite lahenduste kavandamist Databricksi Data + AI platvormil. Toeta EMEA digitaalselt sündinud kliente ja välimeeskondi arhitektuuri, kontseptsiooni tõestuste ning tehnilise juhtimise kaudu.
Kirjeldus
- Vastuta generatiivse tehisintellekti, suurte keelemudelite ja rakendusliku masinõppe tehnilise juhtimise eest EMEA Emerging DNB ärivaldkonnas.
- Tee koostööd lahenduste arhitektide, lahenduste inseneride ja kontotiimidega, et määratleda, kavandada ja vähendada generatiivse tehisintellekti kasutusjuhtude riske.
- Loo Databricksi suurte keelemudelite ja süvaõppe suuremahuliste töökoormuste jaoks kontseptsiooni tõestusi ja viitearhitektuure.
- Juhi kaasusi, mis hõlmavad avatud suurte keelemudelite peenhäälestust, mudelite kohandamist ja hindamismeetodeid.
- Vii klientide ja välimeeskondade teadmised toote- ja inseneritegevuse tegevuskavadesse ning edasta tegevuskava suund seejärel välimeeskondadele.
- Arenda EMEA Emerging DNB Field Engineeringi organisatsiooni töötubade, viitearhitektuuride ja sisekoolituse kaudu.
- Esinda Databricksi konverentsiettekannete, tehniliste artiklite ja klientide juhtkonnale mõeldud ülevaadetega.
Nõuded
- Tõendatud arusaam suletud ja avatud lähtekoodiga suurtest keelemudelitest, sealhulgas nende võimalustest, kompromissidest ja sobivusest eri kasutusjuhtudeks.
- Edasijõudnud teadmised RAG-ist, agentidest, tööriistade kasutamisest, peenhäälestusest, mudelite kohandamisest, viipade koostamisest, hindamisest ja suurte keelemudelite ohutuskontrollidest.
- Tugev masinõppe ja süvaõppe alus, sealhulgas hajutatud treenimine, GPU-töökoormused ja kogu MLOps-i elutsükkel.
- Pythoni, PyTorchi või Transformersi, MLflow ning Sparki oskuslik kasutamine.
- Kogemus Databricksiga või võime omandada kiiresti pädevus Mosaic AI, Model Servingi, Vector Searchi ja Unity Catalogi kasutamisel.
- Pilvekeskkondade kogemus AWS-i, Azure'i või Google Cloud Platformiga.
- Suurepärased suhtlus- ja nõustamisoskused.
- Tõendatud tehnilise juhtimise ja mentorluse kogemus.
- Võime töötada tõhusalt digitaalselt sündinud ja kiiresti kasvavate klientide tempos.
- Asukoht Ühendkuningriigis ja valmisolek töötada EMEA ajavööndites.
- Valmisolek reisida vajaduse korral piirkonna klientide asukohtadesse.
- Kogemus digitaalselt sündinud klientide aitamisel andme- ja masinõppelahenduste väljatöötamisel tuleb kasuks.
Hüved
- Põhjalikud töötajahüved ja lisahüved; piirkonnapõhine teave esitatakse hüvedokumentatsioonis.
- Võimalus kujundada avalikku profiili tunnustatud generatiivse tehisintellekti eksperdina.
- Võimalused esineda konverentsidel, avaldada blogisisu ja teha klientide juhtkonnale ülevaateid.
- Võimalused tehniliseks mõttejuhiks olemiseks ja väliseks esindamiseks.