Специалист-архитектор решений - машинное обучение (производство)

FEQ124R39 Эту работу можно выполнять удаленно. Вы будете главным архитектором решений (SSA) по машинному обучению в команде производства, помогая нашим клиентам в создании крупных решений на базе Databricks для разнообразных приложений машинного обучения. Вы будете работать напрямую с клиентами и помогать архитекторам решений, что потребует у вас практического опыта работы с MLFlow™ и экспертности в прочих технологиях MLOps. SSA помогают клиентам с проектированием и успешной реализацией ключевых задач, а также синхронизируют их технический план на расширение использования Databricks Lakehouse Platform. Отчетность руководителю отдела инженеров-специалистов и продолжающееся развитие вашей квалификации через менторство, самообучение и внутренние образовательные программы позволят вам стать специалистом в конкретной области, будь то машинное обучение, MLOps, отраслевые знания и т.д. Ваш вклад: - Обеспечение технического лидерства для помощи стратегическим клиентам в успешной реализации больших данных, включая инжиниринг функций, тренинги, отслеживание, реестр, обучение моделей, все в рамках одной платформы. - Архитектура рабочих нагрузок на уровне производства, включая тестирование нагрузки и оптимизацию ML-конвейеров от начала до конца. - Становление техническим экспертом в области машинного обучения и технологий MLOps от Databricks. - Помощь архитекторам решений в более сложных аспектах технических продаж, включая индивидуальное содержание для доказательства концепции, оценку размера рабочей нагрузки, и индивидуальные архитектуры. - Предоставление обучения для увеличения принятия внутри сообщества (включая хакатоны и презентации на конференциях). - Содействие распространению различных ML-предложений Databricks среди клиентов и в большом сообществе Databricks. Что мы ищем: - 5+ лет опыта работы на технической должности с экспертизой на уровне хотя бы одной из следующих областей: - Дата-сайентист/ML-инженер: выбор модели, жизненный цикл модели, масштабирование модели, AutoML, настройка гиперпараметров, проработка модели, отслеживание модели, глубокое обучение. - MLOps-инженер: создание и поддержание облачной инфраструктуры, поддерживающей развертывание ML-моделей и алгоритмов, мониторинг смещения данных и интеграцию с производственными системами. - Большой опыт применения Data Science / ML в производстве для создания продуктов, основанных на данных, для решения бизнес-задач. - Опыт поддержки и развития систем обработки данных на производственном уровне для адаптации к сложным требованиям. - Глубокие знания концепций ML, включая отслеживание моделей, проработку моделей, и другие аспекты эксплуатации ML-конвейеров в распределенных средах обработки данных, например, Apache Spark, с использованием таких инструментов, как MLflow. - Производственный опыт программирования на SQL и Python, Scala, или Java. - 2 года профессионального опыта работы с Big Data технологиями (например, Spark, Hadoop, Kafka) и архитектурами. - 2 года опыта работы с клиентами на предварительной или последующей стадии продаж. - Готовность выполнить техническую подготовку и достичь специфических результатов в течение 6 месяцев после найма. - Бакалавр в области информатики, информационных систем, инженерии или эквивалентный опыт, полученный в процессе работы. - Готовность к командировкам до 30% если потребуется. Льготы: - Медицинское, стоматологическое и зрительное страхование. - 401(k) план. - Планы FSA, HSA и льготы на проезд. - Ценные бумаги. - Гибкое время отпуска. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Планирование семьи. - Возмещение расходов на фитнес. - Ежегодный фонд развития карьеры. - Возмещение расходов на наушники для домашнего офиса/работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP). - Страхование от несчастного случая в командировках. - Ресурсы для психологического здоровья. Прозрачность зарплатного диапазона: Databricks стремится к справедливым и конкурентоспособным зарплатным практикам. Ниже указан диапазон зарплаты для данной должности, который представляет базовый зарплатный диапазон для ролей без комиссионных или среднюю зарплату для ролей с комиссионными. Фактический пакет компенсации зависит от нескольких факторов, уникальных для каждого кандидата, включая но не ограничиваясь навыками работы, глубиной опыта, актуальными сертификатами и обучением, и конкретным местом работы. Databricks использует полную ширину диапазона. Полный пакет компенсации для этой роли также может включать право на годовой бонус за выполнение задач, акции и указанные выше льготы. Для получения более подробной информации о том, в какой диапазон попадает ваше место работы, посетите нашу страницу здесь.