Databricks hutengeneza jukwaa lililounganishwa la data na AI kwa mashirika yanayohitaji kudhibiti data kubwa, kujenga mifumo ya kujifunza kwa mashine, na kubadilisha uchanganuzi kuwa programu za uzalishaji. Teknolojia yake huunganisha uhandisi wa data, uchakataji wa Apache Spark, uchanganuzi, na uendeshaji wa kujifunza kwa mashine, na kuyasaidia makundi ya kiufundi kufanya kazi katika mzunguko mzima wa data kuanzia uchakataji na majaribio hadi utekekelezaji na uundaji wa maarifa.
Mbunifu Mkuu wa Suluhisho za AI Zalishi — Databricks (Mseto, Ufalme wa Muungano)
Ongoza usanifu wa suluhisho za AI zalishi na LLM za kiwango cha uzalishaji kwenye jukwaa la Data + AI la Databricks. Saidia wateja wa kidijitali na timu za uwanjani za EMEA kupitia usanifu, uthibitisho wa dhana, na uongozi wa kiufundi.
Maelezo
- Kuwa kiongozi wa kiufundi wa AI zalishi, LLM, na machine learning inayotumika katika kitengo cha biashara cha EMEA Emerging DNB.
- Shirikiana na Solutions Architects, Solutions Engineers, na timu za Akaunti kuweka wigo, kubuni, na kupunguza hatari katika matumizi ya GenAI.
- Unda uthibitisho wa dhana na usanifu wa marejeo kwa mzigo wa kazi wa LLM na deep learning wa kiwango kikubwa kwenye Databricks.
- Ongoza shughuli zinazohusisha open-LLM fine-tuning, ubinafsishaji wa modeli, na mbinu za tathmini.
- Wasilisha maarifa ya wateja na timu za uwanjani kwenye mipango ya Product na Engineering, kisha eleza mwelekeo wa mipango hiyo kwa timu za uwanjani.
- Endeleza shirika la EMEA Emerging DNB Field Engineering kupitia warsha, usanifu wa marejeo, na mafunzo ya ndani.
- Wakilisha Databricks kupitia mawasilisho ya mikutano, makala za kiufundi, na mijadala ya kiutendaji na viongozi wa wateja.
Mahitaji
- Uelewa uliothibitishwa wa LLM za umiliki na za open-source, ukiwemo uwezo, mabadilishano, na ufaafu wake kwa matumizi mbalimbali.
- Utaalamu wa hali ya juu katika RAG, mawakala, matumizi ya zana, fine-tuning, ubinafsishaji wa modeli, prompt engineering, evaluation engineering, na vidhibiti vya usalama wa LLM.
- Misingi thabiti ya machine learning na deep learning, ikiwemo mafunzo yaliyosambazwa, mzigo wa kazi wa GPU, na mzunguko mzima wa MLOps.
- Uwezo mzuri wa kutumia Python, PyTorch au Transformers, MLflow, na Spark.
- Uzoefu wa Databricks, au uwezo wa kupata ujuzi wa Mosaic AI, Model Serving, Vector Search, na Unity Catalog kwa haraka.
- Uzoefu wa cloud na AWS, Azure, au Google Cloud Platform.
- Uwezo bora wa mawasiliano na ushauri.
- Rekodi iliyothibitishwa ya uongozi wa kiufundi na ushauri wa kitaalamu.
- Uwezo wa kufanya kazi kwa ufanisi kulingana na kasi ya wateja wa kidijitali na wanaokua kwa haraka.
- Kuishi nchini Ufalme wa Muungano na kuweza kufanya kazi katika kanda za saa za EMEA.
- Kuwa tayari kusafiri hadi maeneo ya wateja katika eneo hilo inapohitajika.
- Uzoefu wa kusaidia wateja wa kidijitali kuunda suluhisho za data na machine learning ni faida.
Manufaa
- Manufaa na marupurupu kamili ya mfanyakazi, pamoja na taarifa mahususi za eneo zinazotolewa katika nyaraka za manufaa.
- Fursa ya kujenga wasifu wa umma kama mtaalamu anayetambuliwa wa AI zalishi.
- Fursa za kuzungumza kwenye mikutano, kuchapisha maudhui ya blogu, na kuwapa viongozi wa wateja maelezo mafupi.
- Fursa za uongozi wa kimawazo wa kiufundi na uwakilishi wa nje.