Sr. Machine Learning Engineer - GenAI & LLM

Databricks, лидер в области технологий данных и искусственного интеллекта, ищет старшего инженера по машинному обучению со специализацией в области общего искусственного интеллекта и крупных языковых моделей (LLM). Эта роль предлагает возможность удаленной работы с предпочтением к кандидатам, находящимся в районе залива, хотя все квалифицированные кандидаты по всей территории США будут рассматриваться.

Команда практики машинного обучения в Databricks ищет профессионала для присоединения к нашей динамичной группе. В рамках нашей команды, работающей с клиентами, вы будете решать растущий спрос на решения на основе крупных языковых моделей (LLM), что позволит вам работать с передовыми технологиями в области LLM, MLOps и ML.

В этой роли вы будете:

• Разрабатывать решения LLM, адаптированные к данным клиентов, улучшая корпоративные репозитории знаний и облегчая взаимодействие на естественном языке со структурированными данными.
• Улучшать и оптимизировать рабочие нагрузки науки о данных для наших клиентов, обеспечивая эффективное применение MLOps для перевода этих рабочих нагрузок в живые среды в различных областях.
• Предоставлять рекомендации по лучшим практикам науки о данных в таких областях, как архитектура и внедрение инструментов.
• Участвовать в обмене знаниями, выступая на ведущих конференциях, таких как Data+AI Summit, и предоставляя наставничество в сообществе экспертов по машинному обучению в Databricks.
• Тесно сотрудничать с командами продуктов и инженерии для направления приоритетов продуктов и разработки, напрямую влияя на будущую дорожную карту.

Мы ищем кандидатов, которые обладают:

• Практическим опытом работы с современными техниками обработки естественного языка, включая развертывание LLM с использованием инструментов, таких как HuggingFace, Langchain и OpenAI.
• Минимумом в 4 года опыта в области данных, с владением инструментов ML, таких как pandas, scikit-learn и TensorFlow/PyTorch.
• Опытом развертывания решений машинного обучения на крупных облачных платформах, таких как AWS, Azure или GCP.
• Высшим образованием в количественной области, такой как информатика или инженерия, или эквивалентным практическим опытом.
• Превосходными коммуникат