Databricks vyvíja jednotnú dátovú a AI platformu pre organizácie, ktoré potrebujú spravovať rozsiahle dáta, vytvárať systémy strojového učenia a premieňať analytiku na produkčné aplikácie. Jej technológia spája dátové inžinierstvo, spracovanie pomocou Apache Spark, analytiku a prevádzku systémov strojového učenia, vďaka čomu môžu technické tímy pracovať naprieč celým životným cyklom dát – od spracovania a experimentovania až po nasadenie a získavanie poznatkov.
Vedúci architekt riešení generatívnej AI, Francúzsko
Vedie zákaznícke projekty, ktoré zavádzajú generatívnu AI a veľké jazykové modely do produkcie v regióne EMEA. Navrhuje produkčné architektúry, dôkazy konceptu a riešenia prispôsobenia modelov pre zákazníkov Databricks.
Popis
- Usmerňovať stratégiu generatívnej AI, veľkých jazykových modelov (LLM) a aplikovaného strojového učenia pre obchodnú jednotku EMEA Emerging DNB
- Spolupracovať s architektmi riešení, inžiniermi riešení a tímami správy zákazníkov pri vymedzovaní a navrhovaní prípadov použitia generatívnej AI a riadení súvisiacich rizík
- Vyvíjať dôkazy konceptu a referenčné implementácie pre rozsiahle úlohy s LLM a hlbokým učením na platforme Databricks
- Viesť projekty dolaďovania a prispôsobovania otvorených LLM
- Uplatňovať hodnotiace metódy založené na posudzovaní modelom a vyžadujúce menej označených dát v situáciách, kde je kvalita a bezpečnosť kritická
- Prepájať tímy produktového vývoja a inžinierstva so spätnou väzbou od zákazníkov a vysvetľovať produktové plány tímom v teréne
- Školiť a mentorovať kolegov z terénneho inžinierstva EMEA Emerging DNB prostredníctvom workshopov, referenčných architektúr a interných programov
- Zastupovať Databricks na konferenciách, v technických blogoch a na zákazníckych brífingoch pre vedenie
Požiadavky
- Poznať prostredie LLM vrátane proprietárnych a open source modelov a poskytovateľov
- Mať rozsiahle odborné znalosti v oblasti RAG, agentov, používania nástrojov, dolaďovania, prispôsobovania modelov, prompt engineeringu, hodnotenia modelov a ochranných mechanizmov a bezpečnosti LLM
- Mať pevné základy strojového učenia a hlbokého učenia vrátane distribuovaného trénovania, úloh na GPU a celého životného cyklu MLOps
- Ovládať Python a nástroje strojového učenia, ako sú PyTorch, Transformers, MLflow a Spark
- Mať skúsenosti s dodávaním referenčných implementácií produkčnej kvality
- Poznať Databricks alebo sa ho vedieť rýchlo naučiť vrátane Mosaic AI, Model Serving, Vector Search a Unity Catalog
- Mať skúsenosti s cloudom AWS, Azure alebo GCP
- Efektívne komunikovať a konzultatívne spolupracovať so zákazníkmi
- Preukázať technické líderstvo a skúsenosti s mentorovaním
- Cítiť sa komfortne pri práci s digitálne orientovanými zákazníkmi a rýchlo rastúcimi spoločnosťami
- Byť na území Spojeného kráľovstva a vedieť pracovať v časových pásmach regiónu EMEA
- Byť ochotný cestovať podľa potreby na pracoviská zákazníkov v regióne
- Výhodou sú skúsenosti s pomocou digitálne orientovaným zákazníkom pri tvorbe dátových riešení a riešení strojového učenia
- Ďalšími výhodami sú verejné technické pôsobenie, skúsenosti v regulovaných odvetviach alebo odvetviach s vysokými nárokmi na bezpečnosť a skúsenosti s partnerstvom s tímami produktového vývoja a inžinierstva
Benefity
- Komplexný balík zamestnaneckých výhod a benefitov; podrobnosti pre jednotlivé regióny sú uvedené v prepojenom dokumente o benefitoch