Databricks разрабатывает единую платформу для работы с данными и искусственным интеллектом, предназначенную для организаций, которым необходимо управлять большими массивами данных, создавать системы машинного обучения и превращать аналитику в готовые к использованию приложения. Технологии компании объединяют инженерную работу с данными, обработку в Apache Spark, аналитику и операции машинного обучения, помогая техническим командам работать со всем жизненным циклом данных — от обработки и экспериментов до развертывания и получения аналитических выводов.
Ведущий ИИ-инженер по внедрению решений у клиентов (Индия, удалённо)
Создавайте и запускайте готовые к эксплуатации приложения на основе генеративного ИИ для клиентов Databricks. Консультируйте команды по решениям в области ИИ и помогайте формировать дорожные карты продуктов в рамках профессиональных услуг.
Описание
- Создавайте решения на основе генеративного ИИ, опираясь на исследования Databricks и отвечая на потребности клиентов.
- Руководите запуском приложений на основе генеративного ИИ для внешних пользователей и внутренних команд.
- Консультируйте клиентов из разных отраслей по техническим вопросам.
- Выступайте на мероприятиях, таких как Data + AI Summit.
- Сотрудничайте с продуктовыми и инженерными командами, влияя на приоритеты и направление развития продуктов.
- Участвуйте во внутренних экспертных командах и стратегических инициативах.
Требования
- Практический опыт разработки приложений на основе генеративного ИИ, включая RAG, мультиагентные системы, Text2SQL и дообучение моделей, с использованием таких инструментов, как Hugging Face, LangChain или DSPy.
- Экспертные знания по развертыванию готовых к эксплуатации приложений на основе генеративного ИИ, включая их оценку и оптимизацию.
- Значительный опыт работы в отрасли в области науки о данных с использованием таких инструментов, как pandas, scikit-learn и PyTorch.
- Опыт развертывания готовых к эксплуатации систем машинного обучения в AWS, Azure или Google Cloud Platform.
- Учёная степень в количественной области, например в информатике, инженерном деле, статистике или исследовании операций, либо сопоставимый практический опыт.
- Опыт объяснения или преподавания технических концепций технической и нетехнической аудитории.
- Готовность при необходимости ездить на встречи с клиентами — примерно раз в четыре-восемь недель.
Преимущества
- Предлагается широкий набор льгот и преимуществ; их состав зависит от региона. Подробности приведены в региональном документе Databricks о льготах.
- Удалённый формат работы.
- Возможность выступать на мероприятиях, таких как Data + AI Summit.
- Возможность укрепить репутацию лидера мнений внутри компании и за её пределами.
- Сотрудничество с продуктовыми и инженерными командами и возможность влиять на приоритеты и направление развития продуктов.