Спеціаліст-архітектор рішень - машинне навчання (виробництво)

FEQ124R39 Цю посаду можна займати дистанційно. Як архітектор спеціалізованих рішень (SSA) - машинне навчання у виробничій команді, ви будете направляти клієнтів у створенні великих даних рішень на Databricks, що охоплюють широкий спектр застосувань машинного навчання. Цей зовнішній роль, який допомагає і підтримує архітекторів рішень, вимагає практичного виробничого досвіду з MLFlow™ та експертизи в іншій технології MLOps. SSA допомагає клієнтам у проектуванні та успішному впровадженні ключових навантажень, координуючи їх технічну програму розширення використання платформи Databricks Lakehouse. Повідомляючи менеджеру інженерного поля спеціалістів як глибокому експерту, ви будете продовжувати розвивати свої технічні навички через наставництво, навчання та внутрішні тренінгові програми, стаючи спеціалістом в конкретній області, чи то машинне навчання, MLOps, знання галузі та більше. Вплив, який ви матимете: - Надавати технічне керівництво, щоб допомогти стратегічним клієнтам успішно реалізувати проекти великих даних, починаючи від інженерії характеристик, навчання, відстеження, реєстру, обслуговування до моделювання моніторингу, все в межах однієї платформи - Архітектурні навантаження на рівні виробництва, включаючи кінцеві ML-конвеєри, тести продуктивності навантаження та оптимізацію - Стати технічним експертом в Databricks Machine Learning і технології MLOps - Допомагати Архітекторам рішень у більш складних аспектах технічного продажу, включаючи користувацькі докази концепції контенту, оцінки розміру робочого навантаження та користувацькі архітектури - Надавати навчальні курси та тренінги для посилення популярності в спільноті (включаючи хакатони та презентації на конференціях) - Сприяти впровадженню різних ML-пропозицій з Databricks з клієнтами та в більшої спільноти Databricks. Що ми шукаємо: - 5+ років досвіду на технічній посаді з експертізою в принаймні одній з наступних областей: - Дата-науковець/ML-інженер: вибір моделі, життєвий цикл моделі, масштабування моделі, AutoML, налаштування гіперпараметра, обслуговування моделі, моніторинг моделі, глибоке навчання - MLOps-інженер: Розробити та підтримувати хмарну інфраструктуру, яка підтримує розгортання ML-моделей та алгоритмів, моніторити дрейф даних та інтегрується з виробничими системами - Великий досвід застосування наукових данних / ML у виробництві для створення продуктів, базуємої на даних, для вирішення бізнес-проблем. - Досвід у підтримці та розширенні виробничих систем даних для адаптації до складних потреб - Глибока конкретна експертиза в ML-концепціях, включаючи відстеження моделі, обслуговування моделі та інші аспекти операційного використання ML-конвеєрів у розподілених середовищах обробки даних, таких як Apache Spark, за допомогою таких інструментів, як MLflow - Досвід програмування на виробництві на SQL та Python, Scala чи Java - 2 роки професійного досвіду з технологіями великих даних (наприклад, Spark, Hadoop, Kafka) та архітектурами - 2 роки досвіду спілкування з клієнтами на попередньому продажу або після продажу - Здатність відповісти очікуванням щодо технічного навчання та результатів ролі протягом 6 місяців після найму - Бакалаврська ступінь в галузі комп'ютерних наук, систем інформації, інженерія або еквівалентний досвід, отриманий через роботу. - Можливість подорожувати до 30% за потреби. Пільги: - Медичне, стоматологічне та зорове страхування - План 401 (k) - Плани FSA, HSA та помощі на проїзд - Признання акцій - Гнучкий відпочинок - Оплачений період відпочинку для батьків - Планування сім'ї - Відшкодування фітнесу - Щорічний фонд кар'єрного розвитку - Відшкодування навушників для дому/роботи - Програма допомоги працівникам (EAP) - Страхування від нещасних випадків під час ділових подорожей - Ресурси здорового розуму Прозорість діапазону зарплат: Databricks присвячується справедливим та конкурентоспроможним компенсаційним практикам. Наведено нижче діапазон зарплат для цієї ролі, який відображає діапазон базової зарплати для не відкомісійних ролей або очікуваних заробітків для комісійних ролей. Реальні пакети компенсацій залежать від кількох факторів, що є унікальними для кожного кандидата, включаючи, але не обмежуючись, пов'язані з роботою навички, глибину досвіду, відповідні сертифікати та навчання, та конкретне місце роботи. На основі цих факторів Databricks використовує всю ширину діапазону. Загальний пакет компенсацій для цієї ролі може також включати право на щорічний бонус за ефективність, акції та вищезгадані пільги. Для отримання додаткової інформації про те, в якому діапазоні ваше місце розташування, будь ласка, відвідайте нашу сторінку тут.