Databricks ontwikkelt een uniform data- en AI-platform voor organisaties die grote hoeveelheden gegevens moeten beheren, machine learning-systemen willen bouwen en analyses willen omzetten in productieapplicaties. De technologie brengt data-engineering, verwerking met Apache Spark, analytics en het beheer van machine learning samen. Zo kunnen technische teams de volledige levenscyclus van data ondersteunen, van verwerking en experimenten tot implementatie en het verkrijgen van inzichten.
Lead-architect generatieve AI-oplossingen, Frankrijk
Leid klanttrajecten om generatieve AI en grote taalmodellen in productie te brengen in de EMEA-regio. Ontwerp productieklare architecturen, proof-of-concepts en oplossingen voor modelaanpassing voor Databricks-klanten.
Beschrijving
- Bepaal de strategie voor generatieve AI, grote taalmodellen (LLM's) en toegepaste machine learning voor de bedrijfseenheid EMEA Emerging DNB.
- Werk samen met Solutions Architects, Solutions Engineers en accountteams om GenAI-toepassingen af te bakenen en te ontwerpen en de bijbehorende risico's te beheersen.
- Ontwikkel proof-of-concepts en referentie-implementaties voor grootschalige LLM- en deep-learningworkloads op Databricks.
- Leid projecten voor het finetunen en aanpassen van open LLM's.
- Pas evaluatiemethoden op basis van beoordelaars en met efficiënt labelgebruik toe in situaties waarin kwaliteit en veiligheid cruciaal zijn.
- Verbind product- en engineeringteams met feedback van klanten en licht productroadmaps toe aan fieldteams.
- Train en begeleid collega's van Field Engineering binnen EMEA Emerging DNB via workshops, referentiearchitecturen en interne programma's.
- Vertegenwoordig Databricks op conferenties, in technische blogs en tijdens klantbriefings voor bestuurders.
Vereisten
- Ken het landschap van LLM's, waaronder propriëtaire en opensourcemodellen en aanbieders.
- Heb diepgaande expertise in RAG, agents, toolgebruik, finetuning, modelaanpassing, prompt engineering, evaluatie-engineering en waarborgen voor de veiligheid van LLM's.
- Beschik over een sterke basis in machine learning en deep learning, waaronder gedistribueerde training, GPU-workloads en de volledige MLOps-levenscyclus.
- Beheers Python en ML-tools zoals PyTorch, Transformers, MLflow en Spark.
- Heb ervaring met het opleveren van referentie-implementaties van productiekwaliteit.
- Ken Databricks of kunt het snel leren, waaronder Mosaic AI, Model Serving, Vector Search en Unity Catalog.
- Heb ervaring met cloudplatforms zoals AWS, Azure of GCP.
- Communiceer effectief en werk adviserend met klanten.
- Heb aantoonbare ervaring met technisch leiderschap en mentoring.
- Werk graag met digital-native en snelgroeiende klanten.
- Woon in het Verenigd Koninkrijk en kunt werken met de tijdzones in EMEA.
- Ben bereid om indien nodig naar klantlocaties in de regio te reizen.
- Ervaring met het helpen van digital-native klanten bij het bouwen van data- en ML-oplossingen is een pré.
- Publieke technische bijdragen, ervaring in gereguleerde of risicovolle sectoren en samenwerking met product- en engineeringteams zijn aanvullende pluspunten.
Voordelen
- Uitgebreide arbeidsvoorwaarden en extra's voor medewerkers; regionale details zijn beschikbaar in het gekoppelde document over arbeidsvoorwaarden.