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, Німеччина
Керуйте роботою з клієнтами Databricks над проєктуванням і впровадженням промислових рішень на основі генеративного ШІ. Розробляйте архітектури LLM і концепції рішень для цифрових компаній EMEA.
Опис
- Будьте експертом із генеративного ШІ, великих мовних моделей (LLM) і прикладного машинного навчання для напряму Emerging DNB у регіоні EMEA.
- Співпрацюйте з архітекторами й інженерами рішень та командами з роботи з клієнтами: визначайте обсяг сценаріїв використання генеративного ШІ, проєктуйте рішення та знижуйте ризики.
- Розробляйте концепції рішень і еталонні реалізації для масштабних навантажень LLM і глибокого навчання на Databricks.
- Керуйте проєктами з донавчання та адаптації відкритих LLM.
- Передавайте відгуки команд, що працюють із клієнтами, і самих клієнтів командам розробки продукту та інженерії для формування дорожньої карти.
- Навчайте й наставляйте широку команду Field Engineering напряму Emerging DNB у EMEA через семінари, еталонні архітектури та внутрішні навчальні програми.
- Представляйте Databricks на конференціях, у дописах блогу та на брифінгах для керівників компаній-клієнтів.
Вимоги
- Розуміти пропрієтарні та відкриті LLM, їхні можливості, компроміси й придатність для різних сценаріїв використання.
- Мати глибоку експертизу в RAG, агентах, використанні інструментів, донавчанні, налаштуванні моделей, розробці промптів, оцінюванні моделей, а також у засобах захисту й безпеки LLM.
- Мати ґрунтовні знання машинного та глибокого навчання, зокрема розподіленого навчання, навантажень на GPU та повного циклу MLOps.
- Впевнено володіти Python і екосистемою машинного навчання, зокрема PyTorch, Transformers, MLflow і Spark.
- Мати досвід роботи з Databricks або здатність швидко опанувати платформу, зокрема Mosaic AI, Model Serving, Vector Search і Unity Catalog.
- Мати досвід роботи з AWS, Azure або Google Cloud Platform.
- Мати відмінні комунікативні та консультаційні навички.
- Мати досвід технічного лідерства й наставництва.
- Уміти працювати в темпі цифрових компаній і клієнтів із високими темпами зростання.
- Перебувати у Великій Британії та мати змогу працювати з урахуванням часових поясів EMEA.
- Бути готовим за потреби їздити до клієнтів у межах регіону.
- Досвід допомоги цифровим компаніям у створенні рішень для роботи з даними та машинного навчання буде значною перевагою.
Переваги
- Комплексний пакет пільг і переваг, адаптований до регіональних потреб працівників.
- Інформація про пільги для конкретного регіону наведена в документі роботодавця про пільги.