Databricksは、大規模なデータの管理、機械学習システムの構築、分析結果の本番アプリケーションへの活用を必要とする組織向けに、統合データ・AIプラットフォームを開発しています。同社の技術は、データエンジニアリング、Apache Sparkによる処理、分析、機械学習運用を統合し、技術チームがデータ処理や実験からデプロイ、インサイトの創出まで、データライフサイクル全体に取り組めるよう支援します。
ドイツ担当 生成AIソリューション・リードアーキテクト
Databricks の顧客を率いて、本番環境向けの生成AIソリューションを設計・導入します。 LLMアーキテクチャと概念実証を開発し、EMEAのデジタルネイティブ企業を支援します。
仕事内容
- EMEAの新興デジタルネイティブ企業（DNB）事業において、生成AI、LLM、応用機械学習の専門家として活動します。
- ソリューションアーキテクト、ソリューションエンジニア、アカウントチームと連携し、生成AIのユースケースを策定・設計し、リスクを低減します。
- Databricks上の大規模なLLMおよび深層学習ワークロード向けに、概念実証とリファレンス実装を開発します。
- オープンLLMを用いたファインチューニングおよびカスタマイズのプロジェクトを主導します。
- 現場や顧客からのフィードバックを製品・エンジニアリングチームに伝え、ロードマップに反映します。
- ワークショップ、リファレンスアーキテクチャ、社内学習プログラムを通じて、EMEAの新興DNB担当フィールドエンジニアリングチームを育成・指導します。
- カンファレンスへの登壇、ブログ記事の執筆、顧客の経営幹部向け説明を通じてDatabricksを代表します。
応募要件
- プロプライエタリおよびオープンソースのLLMについて、その能力、トレードオフ、さまざまなユースケースへの適合性を理解していること。
- RAG、エージェント、ツール利用、ファインチューニング、モデルのカスタマイズ、プロンプトエンジニアリング、評価エンジニアリング、LLMのガードレールと安全性に関する深い専門知識があること。
- 分散トレーニング、GPUワークロード、MLOpsの全ライフサイクルを含む、機械学習と深層学習の確かな基礎知識があること。
- Pythonと機械学習エコシステムに精通していること。PyTorch、Transformers、MLflow、Sparkを含む。
- Databricksの使用経験があるか、迅速に習得できること。Mosaic AI、Model Serving、Vector Search、Unity Catalogを含む。
- AWS、Azure、Google Cloud Platformのいずれかの使用経験があること。
- 優れたコミュニケーション能力とコンサルティング能力があること。
- 技術面でリーダーシップを発揮し、メンターを務めた実績があること。
- デジタルネイティブ企業や急成長中の顧客のペースに合わせて働けること。
- 英国を拠点とし、EMEAのタイムゾーンに合わせて業務を行えること。
- 必要に応じて、地域内の顧客先へ出張できること。
- デジタルネイティブ企業の顧客によるデータおよび機械学習ソリューションの構築を支援した経験があれば、特に歓迎します。
福利厚生
- 従業員の地域ごとのニーズに合わせた、充実した福利厚生と各種特典を提供します。
- 地域別の福利厚生の詳細は、雇用主の福利厚生資料で確認できます。