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ソリューション主任アーキテクト
顧客との取り組みを主導し、生成AIと大規模言語モデルのソリューションを本番環境に導入します。 DatabricksのEMEA地域のデジタルネイティブ顧客向けに、アーキテクチャや概念実証を開発し、技術面での支援を行います。
仕事内容
- EMEAの新興デジタルネイティブ事業において、生成AI、大規模言語モデル、応用機械学習の技術面を主導します。
- アーキテクチャ、エンジニアリング、アカウントチームと連携し、生成AIのユースケースを評価・設計してリスクを低減します。
- Databricks上で、大規模言語モデルやディープラーニングのワークロードに向けた実用的な概念実証とリファレンス実装を開発します。
- オープンな大規模言語モデルを用いたファインチューニングやカスタマイズのプロジェクトを指導します。
- 顧客からのフィードバックを製品チームと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。
- ワークショップやリファレンスアーキテクチャを通じて、EMEA新興デジタルネイティブ事業の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、ブログ、顧客幹部向け説明会を通じてDatabricksを代表します。
応募要件
- 独自モデルやオープンソースモデル、および各プロバイダーを含む大規模言語モデルの動向を把握していること。
- 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、プロンプトおよび評価エンジニアリング、大規模言語モデルの安全ガードレールなど、幅広い大規模言語モデルのアプリケーションパターンに精通していること。
- 分散トレーニング、GPUワークロード、MLOpsの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があること。
- 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こと。
- Databricksの経験があるか、Mosaic AI、Model Serving、Vector Search、Unity Catalogを迅速に習得できること。
- AWS、Azure、Google Cloud Platformのいずれかの経験があること。
- 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。
- 技術面でチームを率い、メンターとして支援した実績があること。
- デジタルネイティブの高成長顧客との協業に慣れていること。
- 英国を拠点とし、EMEAのタイムゾーンに合わせて勤務できること。
- 必要に応じて地域内の顧客先へ出張できること。
福利厚生
- 充実した福利厚生と各種特典を利用できます。内容は地域によって異なり、雇用主の福利厚生資料に記載されています。