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 у сфері генеративного ШІ
Керуйте взаємодією з клієнтами, допомагаючи впроваджувати у виробниче середовище рішення на основі генеративного ШІ та великих мовних моделей. Розробляйте архітектури, підтвердження концепції та технічні навчальні матеріали для цифрових компаній Databricks у регіоні EMEA.
Опис
- Забезпечуйте технічне лідерство у сферах генеративного ШІ, великих мовних моделей і прикладного машинного навчання для напряму EMEA Emerging DNB.
- Співпрацюйте з командами архітектури, розробки та роботи з клієнтами, щоб оцінювати й проєктувати сценарії використання генеративного ШІ та зменшувати пов’язані з ними ризики.
- Розробляйте практичні підтвердження концепції та еталонні реалізації для масштабних навантажень із великими мовними моделями та глибоким навчанням на платформі Databricks.
- Керуйте проєктами з донавчання та налаштування відкритих великих мовних моделей.
- Передавайте відгуки клієнтів командам розробки продукту та інженерії, щоб враховувати їх під час формування дорожньої карти.
- Навчайте й наставляйте команду Field Engineering напряму EMEA Emerging DNB, проводячи семінари та представляючи еталонні архітектури.
- Представляйте Databricks на конференціях, у блогах і на брифінгах для керівників компаній-клієнтів.
Вимоги
- Розуміти ландшафт великих мовних моделей, зокрема пропрієтарні моделі, моделі з відкритим вихідним кодом і постачальників.
- Мати глибокі знання шаблонів розробки застосунків на основі великих мовних моделей, зокрема RAG, агентів, використання інструментів, донавчання, налаштування моделей, розробки промптів і оцінювання, а також запобіжних механізмів безпеки великих мовних моделей.
- Мати ґрунтовну базу з машинного та глибокого навчання, зокрема розподіленого навчання, обчислювальних навантажень на GPU і життєвого циклу MLOps.
- Впевнено працювати з Python та інструментами машинного навчання, такими як PyTorch, Transformers, MLflow і Spark.
- Мати досвід роботи з Databricks або здатність швидко опанувати Mosaic AI, Model Serving, Vector Search і Unity Catalog.
- Мати досвід роботи з AWS, Azure або Google Cloud Platform.
- Мати чудові комунікативні та консультативні навички.
- Мати підтверджений досвід технічного лідерства й наставництва.
- Упевнено працювати з цифровими компаніями, що швидко зростають.
- Перебувати у Великій Британії та мати змогу працювати в часових поясах регіону EMEA.
- Бути готовим за потреби відвідувати клієнтів у регіоні.
Переваги
- Доступний широкий набір пільг і додаткових переваг; подробиці залежать від регіону й наведені в документі роботодавця про пільги.