Databricks พัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลและ AI แบบครบวงจรสำหรับองค์กรที่ต้องจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ สร้างระบบแมชชีนเลิร์นนิง และเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นแอปพลิเคชันที่พร้อมใช้งานจริง เทคโนโลยีของ Databricks ผสานวิศวกรรมข้อมูล การประมวลผลด้วย Apache Spark การวิเคราะห์ข้อมูล และการดำเนินงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงเข้าด้วยกัน ช่วยให้ทีมเทคนิคทำงานได้ตลอดวงจรข้อมูล ตั้งแต่การประมวลผลและการทดลอง ไปจนถึงการนำไปใช้งานและการสร้างข้อมูลเชิงลึก
สถาปนิกโซลูชัน AI สร้างสรรค์อาวุโส ประจำฝรั่งเศส
นำการทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อนำ AI สร้างสรรค์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไปใช้งานจริงทั่วภูมิภาค EMEA ออกแบบสถาปัตยกรรมที่พร้อมใช้งานจริง การพิสูจน์แนวคิด และโซลูชันปรับแต่งโมเดลสำหรับลูกค้า Databricks
รายละเอียด
- กำหนดแนวทางกลยุทธ์ด้าน AI สร้างสรรค์ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และแมชชีนเลิร์นนิงประยุกต์สำหรับหน่วยธุรกิจ EMEA Emerging DNB
- ทำงานร่วมกับทีมสถาปนิกโซลูชัน วิศวกรโซลูชัน และทีมบัญชีลูกค้า เพื่อกำหนดขอบเขตและออกแบบกรณีใช้งาน GenAI พร้อมจัดการความเสี่ยง
- พัฒนาการพิสูจน์แนวคิดและการติดตั้งใช้งานอ้างอิงสำหรับเวิร์กโหลด LLM ขนาดใหญ่และดีปเลิร์นนิงบน Databricks
- กำกับโครงการปรับแต่งเพิ่มเติมและปรับให้เหมาะกับการใช้งานของ LLM แบบโอเพนซอร์ส
- ใช้วิธีประเมินผลที่อาศัยโมเดลผู้ตัดสินและใช้ป้ายกำกับอย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทที่ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับคุณภาพและความปลอดภัย
- เชื่อมโยงทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมกับข้อเสนอแนะจากลูกค้า และอธิบายแผนงานผลิตภัณฑ์ให้ทีมภาคสนามเข้าใจ
- ฝึกอบรมและให้คำปรึกษาแก่เพื่อนร่วมงานฝ่ายวิศวกรรมภาคสนามของ EMEA Emerging DNB ผ่านเวิร์กช็อป สถาปัตยกรรมอ้างอิง และโครงการภายใน
- เป็นตัวแทนของ Databricks ในงานประชุม บล็อกด้านเทคนิค และการบรรยายสรุปให้ผู้บริหารของลูกค้า
คุณสมบัติ
- เข้าใจภูมิทัศน์ของ LLM รวมถึงโมเดลและผู้ให้บริการทั้งแบบกรรมสิทธิ์และโอเพนซอร์ส
- มีความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้าน RAG เอเจนต์ การใช้เครื่องมือ การปรับแต่งเพิ่มเติม การปรับโมเดลให้เหมาะกับการใช้งาน วิศวกรรมพรอมต์ วิศวกรรมการประเมินผล และมาตรการป้องกันกับความปลอดภัยของ LLM
- มีพื้นฐานแน่นด้านแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง รวมถึงการฝึกแบบกระจาย เวิร์กโหลด GPU และวงจรชีวิต MLOps ตั้งแต่ต้นจนจบ
- เชี่ยวชาญ Python และเครื่องมือ ML เช่น PyTorch, Transformers, MLflow และ Spark
- มีประสบการณ์ส่งมอบการติดตั้งใช้งานอ้างอิงที่มีคุณภาพพร้อมใช้งานจริง
- รู้จัก Databricks หรือสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว รวมถึง Mosaic AI, Model Serving, Vector Search และ Unity Catalog
- มีประสบการณ์ใช้งานคลาวด์ AWS, Azure หรือ GCP
- สื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำงานร่วมกับลูกค้าในลักษณะที่ปรึกษาได้
- มีผลงานด้านการเป็นผู้นำทางเทคนิคและการให้คำปรึกษาแก่ผู้อื่น
- พร้อมทำงานกับลูกค้ากลุ่มธุรกิจดิจิทัลโดยกำเนิดและธุรกิจที่เติบโตสูง
- ประจำอยู่ในสหราชอาณาจักรและสามารถทำงานครอบคลุมเขตเวลาต่าง ๆ ในภูมิภาค EMEA
- พร้อมเดินทางไปยังสถานที่ของลูกค้าในภูมิภาคตามความจำเป็น
- ประสบการณ์ช่วยลูกค้ากลุ่มธุรกิจดิจิทัลโดยกำเนิดสร้างโซลูชันด้านข้อมูลและ ML จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
- ประสบการณ์การมีส่วนร่วมด้านเทคนิคต่อสาธารณะ การทำงานในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลหรือมีความเสี่ยงสูง และการเป็นพันธมิตรกับทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรม เป็นข้อได้เปรียบเพิ่มเติม
สวัสดิการ
- สวัสดิการและสิทธิประโยชน์สำหรับพนักงานอย่างครบถ้วน โดยดูรายละเอียดเฉพาะแต่ละภูมิภาคได้จากเอกสารสวัสดิการที่ลิงก์ไว้