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。
フランス担当 生成AIソリューション リードアーキテクト
顧客との取り組みを主導し、EMEA全域で生成AIと大規模言語モデルの本番導入を推進します。Databricksの顧客向けに、本番運用可能なアーキテクチャ、概念実証、モデルカスタマイズのソリューションを設計します。
仕事内容
- EMEA新興デジタルネイティブ事業部門の生成AI、大規模言語モデル、応用機械学習の戦略を策定する
- 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のユースケースを定義・設計してリスクを管理する
- Databricks上で大規模言語モデルやディープラーニングの大規模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する
- オープンな大規模言語モデルのファインチューニングとカスタマイズのプロジェクトを主導する
- 品質と安全性が重要な環境で、審査モデルに基づく評価手法や少量ラベルでの評価手法を適用する
- 顧客のフィードバックをプロダクトチームとエンジニアリングチームに伝え、現場チームにプロダクトロードマップを説明する
- ワークショップ、リファレンスアーキテクチャ、社内プログラムを通じて、EMEA新興デジタルネイティブ事業部門のフィールドエンジニアリング担当者を育成・指導する
- カンファレンス、技術ブログ、顧客経営幹部向け説明会でDatabricksを代表する
応募要件
- 独自モデルやオープンソースモデル、そのプロバイダーを含む大規模言語モデルの動向に精通している
- 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、大規模言語モデルのガードレールと安全性に関する深い専門知識がある
- 分散トレーニング、GPUワークロード、エンドツーエンドのMLOpsライフサイクルを含む、機械学習とディープラーニングの確かな基礎知識がある
- PythonおよびPyTorch、Transformers、MLflow、Sparkなどの機械学習ツールを使いこなせる
- 本番品質のリファレンス実装を提供した経験がある
- Databricksに精通している、または短期間で習得できる。Mosaic AI、Model Serving、Vector Search、Unity Catalogを含む
- AWS、Azure、GCPのいずれかを利用したクラウド経験がある
- 高いコミュニケーション能力があり、顧客にコンサルティング型で対応できる
- 技術面でのリーダーシップとメンタリングの実績がある
- デジタルネイティブ企業や高成長企業の顧客との協業に抵抗がない
- 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
- 必要に応じて地域内の顧客先へ出張できる
- 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尚可
- 技術情報の対外発信、規制対象または高リスク業界での経験、プロダクトおよびエンジニアリングチームとの協業経験があれば尚可
福利厚生
- 従業員向けに充実した福利厚生と各種特典を用意しています。地域ごとの詳細はリンク先の福利厚生資料をご覧ください