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。
シニアAIエンジニア、フォワードデプロイド（インド、リモート）
Databricksの顧客向けに、本番環境で稼働する生成AIアプリケーションを構築して導入します。 チームにAIソリューションを助言し、プロフェッショナルサービスを通じて製品ロードマップの策定に貢献します。
仕事内容
- Databricksの研究成果を活用し、顧客のニーズに応える生成AIソリューションを構築します。
- 外部ユーザーと社内チーム向けの生成AIアプリケーションの本番導入を主導します。
- 幅広い分野の顧客に技術的な意思決定について助言します。
- Data + AI Summitなどのイベントで登壇します。
- 製品チームやエンジニアリングチームと連携し、優先事項や製品の方向性に影響を与えます。
- 社内の専門家チームや戦略的な取り組みに貢献します。
応募要件
- RAG、マルチエージェントシステム、Text2SQL、ファインチューニングなどの生成AIアプリケーション開発を実務で経験し、Hugging Face、LangChain、DSPyなどのツールを使用したことがある方。
- 評価や最適化を含む、本番環境向け生成AIアプリケーションのデプロイに関する専門知識。
- pandas、scikit-learn、PyTorchなどを使用した、業界での豊富なデータサイエンス経験。
- AWS、Azure、Google Cloud Platformのいずれかで、本番環境の機械学習システムをデプロイした経験。
- コンピューターサイエンス、工学、統計学、オペレーションズリサーチなどの定量分野の大学院学位、または同等の実務経験。
- 技術者と非技術者の双方に技術概念を説明または指導した経験。
- 必要に応じて顧客訪問のために出張できること（およそ4～8週間に1回）。
福利厚生
- 福利厚生は充実しており、詳細は地域によって異なります。Databricksの地域別福利厚生資料をご確認ください。
- リモート勤務。
- Data + AI Summitなどのイベントで登壇する機会。
- 社内外でソートリーダーとして認知される機会。
- 製品チームやエンジニアリングチームと連携し、優先事項や製品の方向性に影響を与える機会。