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。
生成AIソリューションアーキテクト リード——Databricks（ハイブリッド、英国）
DatabricksのData + AIプラットフォーム上で、本番環境向けの生成AIおよびLLMソリューションの設計を主導します。アーキテクチャ設計、概念実証、技術的リーダーシップを通じて、EMEAのデジタルネイティブ企業とフィールドチームを支援します。
仕事内容
- EMEA Emerging DNBビジネスユニット全体で、生成AI、LLM、応用機械学習に関する技術的リーダーシップを担います。
- 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協力し、生成AIのユースケースの範囲を定め、設計し、リスクを低減します。
- Databricks上で大規模なLLMおよびディープラーニングのワークロード向けに、概念実証とリファレンスアーキテクチャを作成します。
- オープンLLMのファインチューニング、モデルのカスタマイズ、評価手法に関する案件を主導します。
- 顧客とフィールドから得た知見を製品およびエンジニアリングのロードマップに反映し、その方向性をフィールドチームに伝えます。
- ワークショップ、リファレンスアーキテクチャ、社内トレーニングを通じて、EMEA Emerging DNBのフィールドエンジニアリング組織を育成します。
- カンファレンスでの講演、技術記事、顧客幹部向けブリーフィングを通じて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含む実証済みの理解があること。
- 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の安全管理に関する高度な専門知識。
- 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、機械学習およびディープラーニングの確かな基礎。
- Python、PyTorchまたはTransformers、MLflow、Sparkに精通していること。
- Databricksの経験、またはMosaic AI、Model Serving、Vector Search、Unity Catalogを迅速に習得できる能力。
- AWS、Azure、Google Cloud Platformのいずれかに関するクラウド経験。
- 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。
- 技術的リーダーシップとメンタリングの実績。
- デジタルネイティブ企業や急成長する顧客のペースに合わせて効果的に業務を遂行できること。
- 英国を拠点とし、EMEAのタイムゾーンをまたいで勤務できること。
- 必要に応じて域内の顧客所在地へ出張する意思があること。
- デジタルネイティブ企業によるデータおよび機械学習ソリューションの開発支援経験があれば尚可。
福利厚生
- 包括的な従業員向け福利厚生と各種特典。地域別の情報は福利厚生に関する資料で提供されます。
- 生成AIの専門家として認知される公開プロフィールを築く機会。
- カンファレンスでの講演、ブログ記事の公開、顧客幹部へのブリーフィングの機会。
- 技術的なソートリーダーシップを発揮し、社外に向けて代表する機会。