Databricks razvija objedinjenu podatkovnu i AI platformu za organizacije koje trebaju upravljati velikim količinama podataka, izgrađivati sustave strojnog učenja i pretvarati analitiku u aplikacije spremne za produkciju. Njezina tehnologija objedinjuje podatkovno inženjerstvo, obradu putem Apache Sparka, analitiku i operacije strojnog učenja, čime tehničkim timovima omogućuje rad kroz cijeli životni ciklus podataka, od obrade i eksperimentiranja do implementacije i generiranja uvida.
Vodeći arhitekt rješenja za generativnu umjetnu inteligenciju, Francuska
Vodit ćete projekte s korisnicima kojima se generativna umjetna inteligencija i veliki jezični modeli uvode u produkciju diljem regije EMEA. Osmislit ćete produkcijske arhitekture, dokaze koncepta i rješenja za prilagodbu modela za korisnike Databricksa.
Opis
- Usmjeravati strategiju generativne umjetne inteligencije, velikih jezičnih modela (LLM) i primijenjenog strojnog učenja za poslovnu jedinicu EMEA Emerging DNB
- Surađivati s arhitektima rješenja, inženjerima rješenja i timovima za korisničke račune na određivanju opsega i osmišljavanju slučajeva upotrebe generativne umjetne inteligencije te upravljanju njihovim rizicima
- Razvijati dokaze koncepta i referentne implementacije za velika radna opterećenja LLM-a i dubokog učenja na platformi Databricks
- Voditi projekte dodatnog treniranja i prilagodbe otvorenih LLM-ova
- Primjenjivati evaluacijske metode koje se temelje na prosudbi modela i zahtijevaju manje označenih podataka u okruženjima u kojima su kvaliteta i sigurnost presudne
- Povezivati timove za proizvode i inženjerstvo s povratnim informacijama korisnika te objašnjavati planove razvoja proizvoda timovima na terenu
- Obučavati i mentorirati kolege iz terenskog inženjerstva EMEA Emerging DNB-a kroz radionice, referentne arhitekture i interne programe
- Predstavljati Databricks na konferencijama, u tehničkim blogovima i na brifinzima za rukovoditelje korisničkih tvrtki
Zahtjevi
- Poznavati područje LLM-ova, uključujući vlasničke modele i modele otvorenog koda te njihove pružatelje
- Imati veliko stručno znanje o RAG-u, agentima, upotrebi alata, dodatnom treniranju, prilagodbi modela, osmišljavanju upita, inženjerstvu evaluacije te zaštitnim mehanizmima i sigurnosti LLM-ova
- Imati snažne temelje strojnog i dubokog učenja, uključujući distribuirano treniranje, radna opterećenja na GPU-ovima i cjelokupni životni ciklus MLOpsa
- Vladati Pythonom i alatima za strojno učenje kao što su PyTorch, Transformers, MLflow i Spark
- Imati iskustvo u isporuci referentnih implementacija spremnih za produkciju
- Poznavati Databricks ili ga brzo usvojiti, uključujući Mosaic AI, Model Serving, Vector Search i Unity Catalog
- Imati iskustvo s oblakom AWS, Azure ili GCP
- Učinkovito komunicirati i savjetodavno surađivati s korisnicima
- Imati dokazano iskustvo tehničkog vodstva i mentoriranja
- Biti spreman raditi s digitalno orijentiranim korisnicima i brzorastućim tvrtkama
- Biti smješten u Ujedinjenom Kraljevstvu i moći raditi u vremenskim zonama EMEA-e
- Biti spreman putovati na lokacije korisnika u regiji prema potrebi
- Iskustvo u pomaganju digitalno orijentiranim korisnicima u izgradnji podatkovnih rješenja i rješenja strojnog učenja predstavlja prednost
- Dodatne su prednosti javno tehničko djelovanje, iskustvo u reguliranim djelatnostima ili djelatnostima visokog rizika te suradnja s timovima za proizvode i inženjerstvo
Pogodnosti
- Sveobuhvatan paket pogodnosti i dodatnih pogodnosti za zaposlenike; pojedinosti za pojedine regije dostupne su u povezanom dokumentu o pogodnostima