Databricks розробляє єдину платформу для роботи з даними та штучним інтелектом, призначену для організацій, яким потрібно керувати великими обсягами даних, створювати системи машинного навчання та перетворювати аналітику на готові до використання застосунки. Технології компанії об’єднують інженерію даних, обробку в Apache Spark, аналітику та операції машинного навчання, допомагаючи технічним командам працювати з усім життєвим циклом даних — від обробки й експериментів до розгортання та отримання аналітичних висновків.
Провідний архітектор рішень із генеративного ШІ, Франція
Керуйте взаємодією з клієнтами, допомагаючи впроваджувати генеративний ШІ та великі мовні моделі в промислову експлуатацію в регіоні EMEA. Проєктуйте готові до експлуатації архітектури, прототипи та рішення з адаптації моделей для клієнтів Databricks.
Опис
- Визначайте стратегію з генеративного ШІ, великих мовних моделей і прикладного машинного навчання для підрозділу EMEA Emerging DNB
- Співпрацюйте з архітекторами рішень, інженерами з рішень і командами роботи з клієнтами, щоб визначати обсяг і проєктувати сценарії GenAI та керувати пов’язаними ризиками
- Розробляйте прототипи й еталонні реалізації для великомасштабних навантажень великих мовних моделей і глибинного навчання на Databricks
- Керуйте проєктами тонкого налаштування й адаптації відкритих великих мовних моделей
- Застосовуйте методи оцінювання на основі суддів і з ефективним використанням розмічених даних у середовищах із критичними вимогами до якості та безпеки
- Передавайте командам продукту й розробки відгуки клієнтів і пояснюйте плани розвитку продукту польовим командам
- Навчайте й наставляйте колег із польової інженерної команди EMEA Emerging DNB за допомогою семінарів, еталонних архітектур і внутрішніх програм
- Представляйте Databricks на конференціях, у технічних блогах і на брифінгах для керівників компаній-клієнтів
Вимоги
- Знати екосистему великих мовних моделей, зокрема пропрієтарні моделі, моделі з відкритим вихідним кодом і постачальників
- Мати глибокі знання RAG, агентів, використання інструментів, тонкого налаштування, адаптації моделей, проєктування промптів, розробки методів оцінювання, а також засобів захисту й безпеки великих мовних моделей
- Мати міцну базу з машинного та глибинного навчання, зокрема розподіленого навчання, навантажень на GPU і повного циклу MLOps
- Впевнено володіти Python та інструментами машинного навчання, такими як PyTorch, Transformers, MLflow і Spark
- Мати досвід створення еталонних реалізацій виробничої якості
- Знати Databricks або бути здатним швидко опанувати платформу, зокрема Mosaic AI, Model Serving, Vector Search і Unity Catalog
- Мати досвід роботи з хмарними платформами AWS, Azure або GCP
- Ефективно спілкуватися та консультувати клієнтів
- Мати підтверджений досвід технічного лідерства й наставництва
- Упевнено працювати з цифровими компаніями та клієнтами, що швидко зростають
- Перебувати у Великій Британії та мати змогу працювати з урахуванням часових поясів EMEA
- Бути готовим за потреби їздити на майданчики клієнтів у регіоні
- Перевагою буде досвід допомоги цифровим компаніям у створенні рішень для роботи з даними та машинним навчанням
- Додатковими перевагами будуть публічна технічна діяльність, досвід у регульованих галузях або сферах із високими вимогами до безпеки, а також співпраця з командами продукту й розробки
Переваги
- Працівникам доступний широкий пакет пільг і переваг; подробиці для конкретного регіону наведено в пов’язаному документі про пільги