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 senior di soluzioni di IA generativa, Germania
Guida i clienti Databricks nella progettazione e nell’implementazione in produzione di soluzioni di IA generativa. Sviluppa architetture LLM e proof of concept e supporta le aziende native digitali in tutta l’area EMEA.
Descrizione
- Fornisci competenze di riferimento in IA generativa, LLM e machine learning applicato per l’attività Emerging DNB dell’area EMEA.
- Collabora con architetti e ingegneri di soluzioni e con i team account per definire e progettare casi d’uso di IA generativa e ridurne i rischi.
- Sviluppa proof of concept e implementazioni di riferimento per carichi di lavoro LLM e di deep learning su larga scala su Databricks.
- Guida progetti di fine-tuning e personalizzazione con LLM aperti.
- Trasmetti i feedback del team sul campo e dei clienti ai team di Prodotto e Ingegneria per contribuire alla roadmap.
- Forma e affianca il più ampio team Field Engineering Emerging DNB dell’area EMEA con workshop, architetture di riferimento e programmi interni di apprendimento.
- Rappresenta Databricks a conferenze e con articoli sul blog e briefing per i dirigenti dei clienti.
Requisiti
- Comprendere gli LLM proprietari e open source, incluse capacità, compromessi e idoneità ai diversi casi d’uso.
- Avere competenze approfondite in RAG, agenti, uso di strumenti, fine-tuning, personalizzazione dei modelli, prompt engineering, evaluation engineering e misure di protezione e sicurezza per gli LLM.
- Avere solide basi di machine learning e deep learning, compresi training distribuito, carichi di lavoro GPU e l’intero ciclo di vita MLOps.
- Padroneggiare Python e l’ecosistema del machine learning, inclusi PyTorch, Transformers, MLflow e Spark.
- Avere esperienza con Databricks o saperlo apprendere rapidamente, inclusi 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.
- Avere un percorso comprovato di leadership tecnica e mentoring.
- Saper lavorare al ritmo di clienti nativi digitali e in forte crescita.
- Risiedere nel Regno Unito ed essere in grado di lavorare nei fusi orari dell’area EMEA.
- Essere disponibili a recarsi presso le sedi dei clienti nella regione quando necessario.
- Costituisce un plus l’esperienza nell’aiutare clienti nativi digitali a sviluppare soluzioni per dati e machine learning.
Benefit
- Pacchetto completo di benefit e vantaggi pensato per le esigenze regionali del personale.
- I dettagli sui benefit specifici per regione sono disponibili nel documento sui benefit dell’azienda.