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 архитектор решений в области генеративного ИИ
Руководите работой с заказчиками, помогая внедрять в производство решения на основе генеративного ИИ и больших языковых моделей. Разрабатывайте архитектуры, подтверждения концепции и технические обучающие материалы для цифровых компаний Databricks в регионе EMEA.
Описание
- Осуществляйте техническое руководство в области генеративного ИИ, больших языковых моделей и прикладного машинного обучения для направления EMEA Emerging DNB.
- Взаимодействуйте с командами архитектуры, разработки и работы с клиентами, чтобы оценивать и проектировать сценарии применения генеративного ИИ и снижать связанные с ними риски.
- Разрабатывайте практические подтверждения концепции и эталонные реализации для масштабных нагрузок с большими языковыми моделями и глубоким обучением на платформе Databricks.
- Курируйте проекты по дообучению и настройке открытых больших языковых моделей.
- Передавайте отзывы клиентов командам разработки продукта и инженерии, чтобы учитывать их при формировании дорожной карты.
- Обучайте и наставляйте команду Field Engineering направления EMEA Emerging DNB, проводя семинары и представляя эталонные архитектуры.
- Представляйте Databricks на конференциях, в блогах и на брифингах для руководителей компаний-клиентов.
Требования
- Разбираться в ландшафте больших языковых моделей, включая проприетарные модели, модели с открытым исходным кодом и поставщиков.
- Обладать глубокими знаниями шаблонов разработки приложений на основе больших языковых моделей, включая RAG, агентов, использование инструментов, дообучение, настройку моделей, разработку промптов и оценивания, а также защитные механизмы безопасности больших языковых моделей.
- Иметь прочную базу в машинном и глубоком обучении, включая распределённое обучение, вычислительные нагрузки на GPU и жизненный цикл MLOps.
- Уверенно работать с Python и инструментами машинного обучения, такими как PyTorch, Transformers, MLflow и Spark.
- Иметь опыт работы с Databricks или способность быстро освоить Mosaic AI, Model Serving, Vector Search и Unity Catalog.
- Иметь опыт работы с AWS, Azure или Google Cloud Platform.
- Обладать отличными коммуникативными и консультативными навыками.
- Иметь подтверждённый опыт технического руководства и наставничества.
- Уверенно работать с цифровыми компаниями на этапе быстрого роста.
- Находиться в Великобритании и иметь возможность работать в часовых поясах региона EMEA.
- Быть готовым при необходимости ездить к клиентам в регионе.
Преимущества
- Доступен широкий набор льгот и дополнительных преимуществ; подробности зависят от региона и указаны в документе работодателя о льготах.