Databricks rozwija ujednoliconą platformę danych i sztucznej inteligencji dla organizacji, które muszą zarządzać danymi na dużą skalę, tworzyć systemy uczenia maszynowego i przekształcać analitykę w aplikacje gotowe do wdrożenia. Technologie firmy łączą inżynierię danych, przetwarzanie w Apache Spark, analitykę oraz operacje związane z uczeniem maszynowym, pomagając zespołom technicznym pracować na każdym etapie cyklu życia danych — od przetwarzania i eksperymentowania po wdrażanie i generowanie wniosków.
Główny architekt rozwiązań generatywnej AI — Databricks (praca hybrydowa, Wielka Brytania)
Kieruj projektowaniem gotowych do produkcyjnego użycia rozwiązań generatywnej AI i dużych modeli językowych na platformie Data + AI firmy Databricks. Wspieraj klientów cyfrowych i zespoły terenowe w regionie EMEA poprzez architekturę, weryfikację koncepcji i przywództwo techniczne.
Opis
- Odpowiadaj za przywództwo techniczne w zakresie generatywnej AI, dużych modeli językowych i stosowanego uczenia maszynowego w jednostce EMEA Emerging DNB.
- Współpracuj z architektami rozwiązań, inżynierami rozwiązań i zespołami ds. klientów, aby określać zakres, projektować i ograniczać ryzyko przypadków użycia generatywnej AI.
- Twórz weryfikacje koncepcji i architektury referencyjne dla wielkoskalowych obciążeń związanych z dużymi modelami językowymi i głębokim uczeniem na Databricks.
- Prowadź projekty obejmujące dostrajanie otwartych dużych modeli językowych, dostosowywanie modeli i metody ewaluacji.
- Przekazuj spostrzeżenia klientów i zespołów terenowych do planów rozwoju produktów i inżynierii, a następnie komunikuj kierunek rozwoju zespołom terenowym.
- Rozwijaj organizację Field Engineering EMEA Emerging DNB poprzez warsztaty, architektury referencyjne i szkolenia wewnętrzne.
- Reprezentuj Databricks podczas konferencji, w artykułach technicznych i na briefingach dla kadry kierowniczej klientów.
Wymagania
- Udokumentowane zrozumienie własnościowych i otwartoźródłowych dużych modeli językowych, w tym ich możliwości, kompromisów i przydatności do różnych przypadków użycia.
- Zaawansowana znajomość RAG, agentów, użycia narzędzi, dostrajania, dostosowywania modeli, projektowania promptów, inżynierii ewaluacji i mechanizmów bezpieczeństwa dużych modeli językowych.
- Solidne podstawy uczenia maszynowego i głębokiego, w tym trenowania rozproszonego, obciążeń GPU i pełnego cyklu życia MLOps.
- Biegłość w Pythonie, PyTorch lub Transformers, MLflow i Spark.
- Doświadczenie z Databricks lub zdolność szybkiego opanowania Mosaic AI, Model Serving, Vector Search i Unity Catalog.
- Doświadczenie w pracy z AWS, Azure lub Google Cloud Platform.
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i konsultacyjne.
- Udokumentowane doświadczenie w przywództwie technicznym i mentoringu.
- Umiejętność skutecznego działania w tempie firm cyfrowych i szybko rozwijających się klientów.
- Miejsce zamieszkania w Wielkiej Brytanii i gotowość do pracy w strefach czasowych EMEA.
- Gotowość do podróży do lokalizacji klientów w regionie, gdy będzie to wymagane.
- Doświadczenie we wspieraniu klientów cyfrowych w tworzeniu rozwiązań z zakresu danych i uczenia maszynowego będzie dodatkowym atutem.
Benefity
- Kompleksowy pakiet świadczeń i dodatków pracowniczych; informacje dotyczące poszczególnych regionów są dostępne w dokumentacji świadczeń.
- Możliwość zbudowania publicznego profilu uznanego eksperta w dziedzinie generatywnej AI.
- Możliwość występowania na konferencjach, publikowania treści na blogu i prowadzenia briefingów dla kadry kierowniczej klientów.
- Możliwości rozwoju przywództwa technicznego i reprezentowania firmy na zewnątrz.