Databricks développe une plateforme unifiée de données et d’intelligence artificielle destinée aux organisations qui doivent gérer de grands volumes de données, créer des systèmes d’apprentissage automatique et transformer leurs analyses en applications prêtes pour la production. Sa technologie réunit l’ingénierie des données, le traitement avec Apache Spark, l’analytique et les opérations d’apprentissage automatique, permettant aux équipes techniques de travailler sur l’ensemble du cycle de vie des données, du traitement et de l’expérimentation au déploiement et à la production d’informations.
Architecte principal de solutions d’IA générative, Allemagne
Accompagnez les clients de Databricks dans la conception et le déploiement de solutions d’IA générative en production. Développez des architectures de LLM et des preuves de concept, et accompagnez les entreprises natives du numérique dans toute la région EMEA.
Description
- Faites figure d’autorité en IA générative, LLM et apprentissage automatique appliqué pour l’activité Emerging DNB de la région EMEA.
- Collaborez avec les architectes solutions, les ingénieurs solutions et les équipes de comptes pour cadrer et concevoir des cas d’usage de l’IA générative et en réduire les risques.
- Développez des preuves de concept et des implémentations de référence pour des charges de travail de LLM et d’apprentissage profond à grande échelle sur Databricks.
- Dirigez des projets de réglage fin et de personnalisation à l’aide de LLM ouverts.
- Faites remonter les retours du terrain et des clients aux équipes Produit et Ingénierie afin d’éclairer la feuille de route.
- Formez et accompagnez l’ensemble de l’équipe Field Engineering Emerging DNB de la région EMEA au moyen d’ateliers, d’architectures de référence et de programmes internes d’apprentissage.
- Représentez Databricks lors de conférences, dans des articles de blog et lors de présentations destinées aux dirigeants des clients.
Exigences
- Comprendre les LLM propriétaires et open source, leurs capacités et leurs compromis, ainsi que leur adéquation aux différents cas d’usage.
- Posséder une expertise approfondie du RAG, des agents, de l’utilisation d’outils, du réglage fin, de la personnalisation des modèles, de l’ingénierie des prompts, de l’ingénierie de l’évaluation et des mécanismes de protection et de sécurité des LLM.
- Avoir de solides bases en apprentissage automatique et en apprentissage profond, notamment en entraînement distribué, en charges de travail GPU et sur l’ensemble du cycle de vie MLOps.
- Maîtriser Python et l’écosystème de l’apprentissage automatique, notamment PyTorch, Transformers, MLflow et Spark.
- Avoir de l’expérience avec Databricks ou être en mesure de l’apprendre rapidement, notamment Mosaic AI, Model Serving, Vector Search et Unity Catalog.
- Avoir de l’expérience avec AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
- Posséder d’excellentes aptitudes à la communication et au conseil.
- Avoir fait preuve de leadership technique et d’expérience en mentorat.
- Être capable de travailler au rythme d’entreprises natives du numérique et en forte croissance.
- Résider au Royaume-Uni et pouvoir travailler selon les fuseaux horaires de la région EMEA.
- Être disposé à se rendre sur les sites des clients de la région selon les besoins.
- Une expérience d’accompagnement de clients natifs du numérique dans la création de solutions de données et d’apprentissage automatique constitue un atout majeur.
Avantages
- Ensemble complet d’avantages sociaux adapté aux besoins régionaux du personnel.
- Les détails des avantages propres à chaque région figurent dans le document relatif aux avantages de l’employeur.