Спеціаліст-архітектор рішень - машинне навчання (охорона здоров'я та життєві науки)

Як Спеціаліст-архітектор рішень (SSA) - Машинне навчання в команді Healthcare & Life Sciences, ви будете направляти клієнтів у створенні великих даних на Databricks, які мають справу з широким спектром застосувань машинного навчання. Ваша роль передбачатиме пряму взаємодію з клієнтами, співпрацю з архітекторами рішень та вимагатиме практичного досвіду роботи з MLFlow™ та знань інших технологій MLOps. SSA підтримують клієнтів під час проектування та успішного впровадження критичних робочих навантажень, координуючи їх технічну дорожню карту по розширенню використання платформи Databricks Lakehouse. Повідомляючи менеджеру спеціалістів з інженерії в якості експерта, ви будете продовжувати розвиток своїх технічних навичок через наставництво, навчання та внутрішні навчальні програми та визначати своє володіння в конкретній галузі, - будь то машинне навчання, MLOps, галузеві знання або більше. Вплив, який ви зробите: - Надавати технічні настанови стратегічним клієнтам щодо успішного впровадження великих проектів з даними, від розробки функцій, навчання, відстеження, реєстрації, обслуговування до моніторингу моделей на одній платформі. - Архітектура робочих навантажень на виробництві, що включає в себе завантаження тестування продуктивності та оптимізації ML pipeline в кінцевому виконанні. - Стати технічною авторитетом в Databricks Machine Learning та технологіях MLOps. - Допомагати архітекторам рішень з більш складними аспектами технічного продажу, включаючи зміст настроювання концепції, оцінювання розміру робочого навантаження та спеціалізовані архітектури. - Забезпечувати навчання та підготовку для поліпшення прийняття спільноти (включаючи хакатони та конференційні презентації). - Сприяти прийняттю різних пропозицій Databricks ML клієнтами та ширшою спільнотою Databricks. Кваліфікація, яку ми шукаємо: - Ви повинні бути допущені та готові обробляти дозвіл на доступ до таємниць уряду США. - [Бажано] DoD Secret або Top Secret Clearance. - 5+ років досвіду в технічній ролі з експертними знаннями в принаймні одній з наступних областей: - Дата-саєнтіст/Інженер з ML: вибір моделі, життєвий цикл моделі, масштабування моделі, AutoML, настроювання гіперпараметрів, обслуговування моделі, моніторинг моделі, глибоке навчання. - Інженер MLOps: будівництво та підтримка хмарної інфраструктури, яка підтримує розгортання ML моделей та алгоритмів, моніторинг відхилень даних, інтеграція з виробничими системами. - Стільки досвіду в застосуванні Data Science / ML в продукції для створення продуктів на основі даних для вирішення бізнес-проблем. - Досвід в підтримці та розширенні виробничих систем даних для адаптації складних вимог. - Глибокі спеціаліст знання в концепціях ML, включаючи відстеження моделей, обслуговування моделей та інші аспекти операцій з ML pipeline в розподілених даних, таких як Apache Spark, за допомогою інструментів, таких як MLflow. - Досвід програмування в продукції в SQL і Python, Scala, або Java. - 2 роки професійного досвіду з технологіями Big Data (наприклад, Spark, Hadoop, Kafka) та архітектурами. - 2 роки досвіду роботи з клієнтами в ролі до чи після продажу. - Здатність досягати очікувань по технічному навчанню та результатах ролі впродовж 6 місяців з моменту наймання. - Бакалаврський диплом з інформатики, інформаційних систем, інженерії або еквівалентний досвід, отриманий через роботу. - Здатність подорожувати до 30%, коли це необхідно, по території DMV. Пільги: - Медичне, стоматологічне та зіркове страхування. - План 401 (k). - Плани FSA, HSA та Commuter Benefit. - Нагороди за акції. - Гнучкий час відпочинку. - Оплачений декретний відпуск. - Планування сім'ї. - Відшкодування за фітнес. - Щорічний фонд кар'єрного розвитку. - Відшкодування за навушники для дому / роботи. - Програма допомоги співробітникам (EAP). - Страховка від нещасних випадків під час службових подорожей. - Ресурси з питань психічного здоров'я. Прозорість діапазону оплати праці: Databricks зобов'язується до справедливих та рівних практик в оплаті праці. Діапазон(и) заробітної плати для цієї ролі наведено нижче, відображаючи базовий діапазон зарплати для некомісійних ролей або очікувані прибутки для комісійних ролей. Фактичні компенсаційні пакети впливають кілька чинників, що стосуються кожного кандидата, включаючи, але не обмежуючись ними, робочими навичками, глибиною досвіду, відповідними сертифікатами та навчанням, а також конкретним місцем роботи. На основі цих елементів Databricks використовує повну ширину діапазону. Загальний компенсаційний пакет для цієї позиції також може включати право на щорічну премію за результати роботи, інвентаризацію та зазначені вище пільги. Для отримання додаткової інформації щодо того, в якому діапазоні ваше місцезнаходження, відвідайте нашу сторінку тут.