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.
시니어 AI 엔지니어, 고객 현장 배포(인도, 원격)
Databricks 고객을 위한 프로덕션 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 출시합니다. 팀에 AI 솔루션을 자문하고 전문 서비스를 통해 제품 로드맵 수립에 기여합니다.
설명
- Databricks의 연구를 바탕으로 고객 요구를 충족하는 생성형 AI 솔루션을 구축합니다.
- 외부 사용자와 내부 팀을 위한 생성형 AI 애플리케이션의 프로덕션 출시를 주도합니다.
- 다양한 분야의 고객에게 기술적 의사결정에 관해 자문합니다.
- Data + AI Summit과 같은 행사에서 발표합니다.
- 제품 및 엔지니어링 팀과 협력해 우선순위와 제품 방향에 영향을 줍니다.
- 내부 전문가 팀과 전략적 이니셔티브에 기여합니다.
지원 자격
- RAG, 멀티 에이전트 시스템, Text2SQL, 미세 조정 등을 포함한 생성형 AI 애플리케이션 개발 실무 경험과 Hugging Face, LangChain 또는 DSPy 같은 도구 사용 경험.
- 평가와 최적화를 포함해 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션을 배포하는 전문성.
- pandas, scikit-learn, PyTorch 같은 도구를 활용한 풍부한 산업 데이터 과학 경험.
- AWS, Azure 또는 Google Cloud Platform에서 프로덕션 머신러닝 시스템을 배포한 경험.
- 컴퓨터 과학, 공학, 통계학, 운영 연구 등 정량 분야의 대학원 학위 또는 이에 준하는 실무 경험.
- 기술 및 비기술 청중 모두에게 기술 개념을 설명하거나 가르친 경험.
- 필요에 따라 고객 방문 출장이 가능해야 하며, 대략 4~8주에 한 번 정도 출장합니다.
복리후생
- 복리후생은 포괄적으로 제공되며 지역에 따라 세부 내용이 다릅니다. Databricks 지역별 복리후생 문서를 참고하세요.
- 원격 근무 방식.
- Data + AI Summit과 같은 행사에서 발표할 기회.
- 회사 안팎에서 사상적 리더로서 인지도를 쌓을 기회.
- 제품 및 엔지니어링 팀과 협업하며 우선순위와 제품 방향에 영향을 줄 기회.