Databricks sviluppa una piattaforma unificata per dati e intelligenza artificiale destinata alle organizzazioni che devono gestire grandi volumi di dati, creare sistemi di apprendimento automatico e trasformare le analisi in applicazioni pronte per la produzione. La sua tecnologia riunisce ingegneria dei dati, elaborazione con Apache Spark, analisi e operazioni di apprendimento automatico, aiutando i team tecnici a lavorare lungo l’intero ciclo di vita dei dati, dall’elaborazione e dalla sperimentazione fino alla distribuzione e alla generazione di insight.
Architetto principale di soluzioni di IA generativa
Guida le collaborazioni con i clienti per portare in produzione soluzioni di IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni. Sviluppa architetture e prove di concetto e fornisce supporto tecnico ai clienti digital native di Databricks nell’area EMEA.
Descrizione
- Fornire leadership tecnica nell’ambito dell’IA generativa, dei modelli linguistici di grandi dimensioni e del machine learning applicato per il business Emerging DNB nell’area EMEA.
- Collaborare con i team di architettura, ingegneria e account per valutare e progettare casi d’uso di IA generativa e ridurne i rischi.
- Sviluppare prove di concetto pratiche e implementazioni di riferimento per carichi di lavoro su larga scala di modelli linguistici di grandi dimensioni e deep learning su Databricks.
- Guidare progetti di fine-tuning e personalizzazione che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni aperti.
- Trasmettere i feedback dei clienti ai team di Prodotto e Ingegneria per contribuire alla roadmap.
- Formare e affiancare il team di Field Engineering Emerging DNB dell’area EMEA tramite workshop e architetture di riferimento.
- Rappresentare Databricks a conferenze e attraverso blog e briefing per i dirigenti dei clienti.
Requisiti
- Conoscere il panorama dei modelli linguistici di grandi dimensioni, inclusi modelli e fornitori proprietari e open source.
- Avere una profonda esperienza nei modelli applicativi dei modelli linguistici di grandi dimensioni, tra cui RAG, agenti, uso di strumenti, fine-tuning, personalizzazione dei modelli, prompt engineering e valutazione, e misure di sicurezza per i modelli linguistici di grandi dimensioni.
- Avere solide basi di machine learning e deep learning, inclusi training distribuito, carichi di lavoro GPU e ciclo di vita MLOps.
- Saper utilizzare Python e strumenti di ML come PyTorch, Transformers, MLflow e Spark.
- Avere esperienza con Databricks o essere in grado di acquisire rapidamente competenze su Mosaic AI, Model Serving, Vector Search e Unity Catalog.
- Avere esperienza con AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Avere eccellenti capacità comunicative e di consulenza.
- Dimostrare esperienza nella leadership tecnica e nel mentoring.
- Sentirsi a proprio agio nel lavorare con clienti digital native e in forte crescita.
- Risiedere nel Regno Unito ed essere in grado di lavorare secondo i fusi orari dell’area EMEA.
- Essere disponibili a viaggiare presso le sedi dei clienti nella regione quando necessario.
Benefit
- Sono disponibili benefit e vantaggi completi; i dettagli variano in base alla regione e sono indicati nel documento sui benefit del datore di lavoro.