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, Niemcy
Prowadź współpracę z klientami Databricks przy projektowaniu i wdrażaniu produkcyjnych rozwiązań generatywnej AI. Twórz architektury LLM i koncepcje rozwiązań dla firm cyfrowych w regionie EMEA.
Opis
- Pełnij rolę eksperta w dziedzinie generatywnej AI, dużych modeli językowych (LLM) i stosowanego uczenia maszynowego dla działu Emerging DNB w regionie EMEA.
- Współpracuj z architektami i inżynierami rozwiązań oraz zespołami obsługi klientów, aby określać zakres zastosowań generatywnej AI, projektować rozwiązania i ograniczać ryzyko.
- Opracowuj prototypy i implementacje referencyjne dla obciążeń LLM na dużą skalę oraz zadań głębokiego uczenia na platformie Databricks.
- Prowadź projekty dostrajania i dostosowywania otwartych modeli LLM.
- Przekazuj opinie zespołów terenowych i klientów działom produktu i inżynierii, aby wspierać tworzenie planu rozwoju.
- Szkol i wspieraj mentoringiem szerszy zespół Field Engineering działu Emerging DNB w EMEA poprzez warsztaty, architektury referencyjne i wewnętrzne programy nauki.
- Reprezentuj Databricks na konferencjach, w artykułach na blogu i podczas spotkań informacyjnych dla kadry kierowniczej klientów.
Wymagania
- Znać własnościowe i otwartoźródłowe modele LLM, w tym ich możliwości, kompromisy oraz przydatność w różnych zastosowaniach.
- Mieć dogłębną wiedzę z zakresu RAG, agentów, użycia narzędzi, dostrajania, dostosowywania modeli, projektowania promptów, inżynierii ewaluacji oraz zabezpieczeń i bezpieczeństwa LLM.
- Mieć solidne podstawy uczenia maszynowego i głębokiego, w tym trenowania rozproszonego, obciążeń GPU i pełnego cyklu MLOps.
- Biegle posługiwać się Pythonem i ekosystemem uczenia maszynowego, w tym PyTorch, Transformers, MLflow i Spark.
- Mieć doświadczenie z Databricks lub umiejętność szybkiego poznania platformy, w tym Mosaic AI, Model Serving, Vector Search i Unity Catalog.
- Mieć doświadczenie z AWS, Azure lub Google Cloud Platform.
- Mieć doskonałe umiejętności komunikacyjne i konsultacyjne.
- Mieć doświadczenie w przywództwie technicznym i mentoringu.
- Potrafić pracować w tempie firm cyfrowych i szybko rozwijających się klientów.
- Mieszkać w Wielkiej Brytanii i móc pracować w strefach czasowych EMEA.
- Być gotowym w razie potrzeby podróżować do klientów w regionie.
- Dużym atutem będzie doświadczenie we wspieraniu firm cyfrowych w tworzeniu rozwiązań z zakresu danych i uczenia maszynowego.
Benefity
- Kompleksowy pakiet świadczeń i dodatków dostosowany do regionalnych potrzeb pracowników.
- Szczegóły świadczeń obowiązujących w danym regionie są dostępne w dokumencie pracodawcy dotyczącym świadczeń.