Generative AI Field Solution Architect, Google Cloud

Nom de l'entreprise : Google

Qualifications minimales

Licence en informatique, ingénierie, un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente.

5 ans d'expérience dans les applications d'intelligence artificielle (par exemple, apprentissage profond, traitement du langage naturel, vision par ordinateur ou reconnaissance de motifs).

Expérience dans la présentation technique et la conduite de sessions de valorisation commerciale.

Expérience de travail avec des langages de programmation (par exemple, Python), des techniques d'apprentissage automatique appliqué, et l'utilisation de frameworks OSS (par exemple, TensorFlow, PyTorch).

Maîtrise de l'anglais et du coréen, car il s'agit d'un rôle impliquant des interactions avec les parties prenantes locales dans les deux langues.

Qualifications préférées

Master en informatique, ingénierie, ou un domaine technique connexe.

Expérience dans la conception et le déploiement avec un ou plusieurs frameworks ML : TensorFlow, PyTorch, JAX, Spark ML, etc.

Expérience dans la formation et l'affinement de modèles dans des environnements à grande échelle (par exemple, image, langage, recommandation) avec des accélérateurs.

Expérience de la formation distribuée et de l'optimisation des performances par rapport aux coûts.

Expérience des solutions CI/CD dans le contexte de MLOps et LLMOps, y compris l'automatisation avec IaC (par exemple, en utilisant Terraform).

Expérience dans la conception des systèmes avec la capacité d'architecturer et d'expliquer des pipelines de données, des pipelines ML, et des approches de formation et de service ML.

Expérience dans la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle avec un accent sur la précision et l'efficacité.

À propos de l'emploi

En tant que Architecte de solution sur le terrain en IA générative, vous soutiendrez les équipes de vente et d'ingénierie de Google Cloud pour incuber, piloter et déployer la technologie IA/ML et IA générative de Google Cloud avec les clients natifs de l'IA, les grandes entreprises et les startups IA en phase de démarrage. Votre rôle est crucial pour aider les clients à innover en utilisant l'infrastructure flexible et ouverte de Google Cloud, y compris les accélérateurs IA (TPU/GPU).

Dans ce rôle, vous identifierez, évaluerez et développerez des applications en IA générative et IA/ML en appliquant des outils, techniques et méthodologies clés de l'industrie pour résoudre des problèmes. Vous aiderez les clients à tirer parti des accélérateurs dans le cadre de leur stratégie globale de cloud en aidant à exécuter des benchmarks pour les modèles existants, trouver des opportunités d'utilisation des accélérateurs pour de nouveaux modèles, développer des chemins de migration et aider à analyser les ratios coût/performance.

Tout au long de votre parcours, vous collaborerez étroitement avec les équipes internes Cloud AI pour surmonter les obstacles et façonner l'avenir de nos offres. Google Cloud accélère la capacité de chaque organisation à transformer numériquement ses activités et son industrie. Nous fournissons des solutions de niveau entreprise qui tirent parti de la technologie de pointe de Google, et des outils pour aider les développeurs à construire de manière plus durable. Les clients de plus de 200 pays et territoires se tournent vers Google Cloud en tant que partenaire de confiance pour favoriser la croissance et relever leurs défis commerciaux les plus critiques.

Responsabilités

Être un conseiller de confiance pour nos clients en comprenant leurs processus commerciaux et leurs objectifs. Concevoir des solutions pilotées par l'IA couvrant les données, l'IA et l'infrastructure, et collaborer avec des pairs pour intégrer l'ensemble de la pile cloud dans l'architecture globale.

Démontrer la différenciation de Google Cloud en travaillant avec les clients, en présentant les fonctionnalités, en affinant les modèles, en optimisant les performances des modèles, en profilant et en effectuant des benchmarks. Résoudre les problèmes de formation/service de modèles dans un environnement à grande échelle.

Créer des actifs techniques répétables (par exemple, scripts, modèles, architectures de référence, etc.) pour permettre à d'autres clients et équipes internes de réussir. Travailler de manière interfonctionnelle pour influencer la stratégie et la direction des produits de Google Cloud à l