Databricks는 대규모 데이터를 관리하고 머신러닝 시스템을 구축하며 분석 결과를 실제 운영 애플리케이션으로 전환해야 하는 조직을 위한 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 개발합니다. Databricks의 기술은 데이터 엔지니어링, Apache Spark 처리, 분석, 머신러닝 운영을 통합하여 기술 팀이 데이터 처리와 실험부터 배포 및 인사이트 생성까지 데이터 수명 주기 전반에서 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다.
생성형 AI 솔루션 아키텍트 리드 — Databricks(하이브리드, 영국)
Databricks Data + AI 플랫폼에서 프로덕션급 생성형 AI 및 LLM 솔루션 설계를 주도합니다. 아키텍처 설계, 개념 증명, 기술 리더십을 통해 EMEA 디지털 네이티브 고객과 현장 팀을 지원합니다.
설명
- EMEA Emerging DNB 사업부 전반에서 생성형 AI, LLM 및 응용 머신러닝에 대한 기술 리더십을 담당합니다.
- 솔루션 아키텍트, 솔루션 엔지니어 및 어카운트 팀과 협업하여 GenAI 사용 사례의 범위를 정하고 설계하며 위험을 줄입니다.
- Databricks에서 대규모 LLM 및 딥러닝 워크로드를 위한 개념 증명과 레퍼런스 아키텍처를 개발합니다.
- 오픈 LLM 파인튜닝, 모델 커스터마이징 및 평가 방법과 관련된 프로젝트를 주도합니다.
- 고객 및 현장 팀의 인사이트를 제품 및 엔지니어링 로드맵에 반영하고, 로드맵 방향을 현장 팀에 전달합니다.
- 워크숍, 레퍼런스 아키텍처 및 내부 교육을 통해 EMEA Emerging DNB 필드 엔지니어링 조직을 육성합니다.
- 컨퍼런스 발표, 기술 문서 및 고객 임원 브리핑을 통해 Databricks를 대표합니다.
지원 자격
- 독점 및 오픈 소스 LLM의 역량, 트레이드오프 및 다양한 사용 사례에 대한 적합성을 포함한 입증된 이해.
- RAG, 에이전트, 도구 사용, 파인튜닝, 모델 커스터마이징, 프롬프트 엔지니어링, 평가 엔지니어링 및 LLM 안전 제어에 대한 고급 전문 지식.
- 분산 학습, GPU 워크로드 및 전체 MLOps 수명 주기를 포함한 머신러닝과 딥러닝의 탄탄한 기초.
- Python, PyTorch 또는 Transformers, MLflow 및 Spark 활용 능력.
- Databricks 경험 또는 Mosaic AI, Model Serving, Vector Search 및 Unity Catalog를 빠르게 습득할 수 있는 역량.
- AWS, Azure 또는 Google Cloud Platform 클라우드 경험.
- 뛰어난 커뮤니케이션 및 컨설팅 능력.
- 기술 리더십 및 멘토링을 입증하는 경력.
- 디지털 네이티브 및 고성장 고객의 빠른 업무 속도에 맞춰 효과적으로 일할 수 있는 능력.
- 영국에 거주하며 EMEA 시간대에 걸쳐 근무할 수 있는 능력.
- 필요한 경우 해당 지역의 고객 현장으로 출장할 의향.
- 디지털 네이티브 고객의 데이터 및 머신러닝 솔루션 개발을 지원한 경험 우대.
복리후생
- 종합적인 직원 복리후생과 특전이 제공되며, 지역별 정보는 복리후생 문서에 안내됩니다.
- 인정받는 생성형 AI 전문가로서 대외적인 프로필을 구축할 기회.
- 컨퍼런스 발표, 블로그 콘텐츠 게시 및 고객 임원 브리핑 기회.
- 기술 분야의 사고 리더십을 발휘하고 외부 대표로 활동할 기회.