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, Германия
Возглавляйте работу с клиентами Databricks по проектированию и внедрению промышленных решений на основе генеративного ИИ. Разрабатывайте архитектуры LLM и концепции решений, помогая цифровым компаниям EMEA.
Описание
- Выступайте экспертом по генеративному ИИ, большим языковым моделям (LLM) и прикладному машинному обучению для направления Emerging DNB в регионе EMEA.
- Работайте с архитекторами и инженерами решений, а также командами по работе с клиентами: определяйте рамки сценариев использования генеративного ИИ, проектируйте решения и снижайте риски.
- Разрабатывайте прототипы и эталонные реализации для масштабных нагрузок LLM и глубокого обучения на Databricks.
- Руководите проектами по дообучению и адаптации открытых LLM.
- Передавайте отзывы сотрудников, работающих с клиентами, и самих клиентов командам разработки продукта и инженерии для формирования дорожной карты.
- Обучайте и наставляйте широкую команду Field Engineering направления Emerging DNB в EMEA: проводите семинары, создавайте эталонные архитектуры и участвуйте во внутренних программах обучения.
- Представляйте Databricks на конференциях, в публикациях блога и на брифингах для руководителей компаний-клиентов.
Требования
- Разбираться в проприетарных и открытых LLM, их возможностях, компромиссах и пригодности для различных сценариев использования.
- Обладать глубокими знаниями RAG, агентов, использования инструментов, дообучения, настройки моделей, разработки промптов, оценки моделей, а также мер защиты и безопасности LLM.
- Иметь прочную базу в машинном и глубоком обучении, включая распределенное обучение, нагрузки на GPU и полный жизненный цикл MLOps.
- Уверенно владеть Python и экосистемой машинного обучения, включая PyTorch, Transformers, MLflow и Spark.
- Иметь опыт работы с Databricks или способность быстро освоить платформу, включая Mosaic AI, Model Serving, Vector Search и Unity Catalog.
- Иметь опыт работы с AWS, Azure или Google Cloud Platform.
- Обладать отличными навыками коммуникации и консультирования.
- Иметь опыт технического руководства и наставничества.
- Уметь работать в темпе цифровых компаний и быстрорастущих клиентов.
- Находиться в Великобритании и иметь возможность работать с учетом часовых поясов EMEA.
- Быть готовым при необходимости ездить к клиентам в пределах региона.
- Будет преимуществом опыт помощи цифровым компаниям в создании решений для работы с данными и машинного обучения.
Преимущества
- Комплексный пакет льгот и преимуществ с учетом региональных потребностей сотрудников.
- Информация о льготах для конкретного региона приведена в документе работодателя о льготах.