Ang Databricks ay bumubuo ng pinag-isang platform para sa data at AI para sa mga organisasyong kailangang mamahala ng malakihang data, bumuo ng mga sistema ng machine learning, at gawing mga production application ang analytics. Pinagsasama ng teknolohiya nito ang data engineering, pagproseso gamit ang Apache Spark, analytics, at machine learning operations, na tumutulong sa mga teknikal na team na magtrabaho sa buong siklo ng buhay ng data mula sa pagproseso at pag-eeksperimento hanggang sa deployment at pagbuo ng mga insight.
Pangunahing Arkitekto ng Solusyon sa Generative AI — Databricks (Hybrid, United Kingdom)
Pangungunahan ang pagdidisenyo ng production-grade na generative AI at mga LLM solution sa Data + AI platform ng Databricks. Susuportahan ang mga digital-native na customer at field team sa EMEA sa pamamagitan ng architecture, proof of concept, at technical leadership.
Paglalarawan
- Pangungunahan ang technical leadership para sa generative AI, LLM, at applied machine learning sa buong EMEA Emerging DNB business unit.
- Makikipagtulungan sa Solutions Architects, Solutions Engineers, at Account team upang tukuyin ang saklaw, magdisenyo, at mabawasan ang panganib sa mga GenAI use case.
- Gagawa ng mga proof of concept at reference architecture para sa malalaking LLM at deep learning workload sa Databricks.
- Pangungunahan ang mga engagement na may open-LLM fine-tuning, model customization, at mga paraan ng evaluation.
- Dadalhin ang mga insight mula sa customer at field team sa Product at Engineering roadmap, at ipaaalam ang direksiyon ng roadmap sa mga field team.
- Paunlarin ang EMEA Emerging DNB Field Engineering organization sa pamamagitan ng mga workshop, reference architecture, at internal training.
- Kakatawan sa Databricks sa mga conference presentation, technical article, at executive customer briefing.
Mga Kinakailangan
- May napatunayang pag-unawa sa proprietary at open-source LLM, kabilang ang mga kakayahan, trade-off, at pagiging angkop ng mga ito sa iba’t ibang use case.
- Advanced na kasanayan sa RAG, agent, tool use, fine-tuning, model customization, prompt engineering, evaluation engineering, at mga kontrol sa kaligtasan ng LLM.
- Matibay na pundasyon sa machine learning at deep learning, kabilang ang distributed training, GPU workload, at buong MLOps lifecycle.
- Mahusay sa Python, PyTorch o Transformers, MLflow, at Spark.
- May karanasan sa Databricks, o mabilis na matututunan ang Mosaic AI, Model Serving, Vector Search, at Unity Catalog.
- May karanasan sa AWS, Azure, o Google Cloud Platform.
- Napakahusay na kakayahan sa komunikasyon at pagkonsulta.
- May napatunayang rekord sa technical leadership at mentoring.
- Kayang epektibong magtrabaho sa bilis ng mga digital-native at high-growth na customer.
- Nakatira sa United Kingdom at kayang magtrabaho sa mga time zone ng EMEA.
- Handang bumiyahe sa mga lokasyon ng customer sa rehiyon kapag kinakailangan.
- Makatutulong ang karanasan sa pagtulong sa mga digital-native na customer na bumuo ng data at machine learning solution.
Mga Benepisyo
- Komprehensibong benepisyo at perk para sa empleyado, na may impormasyong partikular sa rehiyon sa dokumentasyon ng benepisyo.
- Pagkakataong bumuo ng pampublikong profile bilang kinikilalang eksperto sa generative AI.
- Mga pagkakataong magsalita sa mga conference, maglathala ng blog content, at magbigay ng briefing sa mga executive ng customer.
- Mga pagkakataon para sa technical thought leadership at panlabas na representasyon.