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 Solusyong Generative AI
Pangunahan ang mga pakikipag-ugnayan sa customer upang maisakatuparan ang mga solusyon sa generative AI at malalaking modelo ng wika. Bumuo ng mga arkitektura, proof of concept, at teknikal na paggabay para sa mga digital-native na customer ng Databricks sa EMEA.
Paglalarawan
- Magbigay ng teknikal na pamumuno sa generative AI, LLM, at inilapat na machine learning para sa negosyong EMEA Emerging DNB.
- Makipagtulungan sa mga pangkat ng arkitektura, engineering, at account upang tasahin, idisenyo, at bawasan ang panganib sa mga gamit ng generative AI.
- Bumuo ng mga praktikal na proof of concept at reference implementation para sa malakihang LLM at deep learning workload sa Databricks.
- Gumabay sa mga proyekto ng fine-tuning at pag-customize gamit ang mga bukas na LLM.
- Ihatid ang puna ng customer sa Product at Engineering upang makatulong sa paghubog ng roadmap.
- Sanayin at gabayan ang pangkat ng Field Engineering ng EMEA Emerging DNB sa pamamagitan ng mga workshop at reference architecture.
- Irepresenta ang Databricks sa mga kumperensya at sa pamamagitan ng mga blog at briefing para sa mga executive ng customer.
Mga Kinakailangan
- Alamin ang kalagayan ng LLM, kabilang ang mga proprietary at open-source na modelo at provider.
- Magkaroon ng malalim na kadalubhasaan sa mga pattern ng aplikasyon ng LLM, kabilang ang RAG, mga agent, paggamit ng tool, fine-tuning, pag-customize ng modelo, prompt at evaluation engineering, at mga pananggalang sa kaligtasan ng LLM.
- Matibay ang pundasyon sa machine learning at deep learning, kabilang ang distributed training, mga GPU workload, at siklo ng MLOps.
- Mahusay sa Python at mga ML tool gaya ng PyTorch, Transformers, MLflow, at Spark.
- May karanasan sa Databricks o mabilis na matutunan ang Mosaic AI, Model Serving, Vector Search, at Unity Catalog.
- May karanasan sa AWS, Azure, o Google Cloud Platform.
- Mahusay makipag-usap at kumonsulta.
- May napatunayang karanasan sa teknikal na pamumuno at paggabay.
- Komportableng makipagtulungan sa mga digital-native na customer na mabilis lumago.
- Nakatira sa United Kingdom at kayang magtrabaho ayon sa mga time zone ng EMEA.
- Handang bumiyahe sa mga lugar ng customer sa rehiyon kung kinakailangan.
Mga Benepisyo
- May komprehensibong mga benepisyo at perk; nag-iiba ang detalye ayon sa rehiyon at ibinibigay sa dokumento ng benepisyo ng employer.