KI-Architekt in Sphere Partners

Die neuen Sphere-Partner von AI Architect kombinieren globales Fachwissen und lokale Einblicke, um Menschen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre ehrgeizigen Ziele in die Realität umzusetzen. Bei Sphere stellen wir Menschen an die erste Stelle, einen AI-Architekten, der unserem Team beitreten wird. Standort: Remote Typ: Vertragsbeginn: ASAP Zu den Aufgaben gehören unter anderem: • Entwicklung generativer KI-Lösungen unter Verwendung von Databricks, M- und GenAI-Technologien für verschiedene Kundenteams; • Mitwirken an der Entwicklung und den Anwendungen mithilfe von Large Language Models (LLMs) und generativer KI; • Erforschung neuer Bereiche in den Bereichen Large Language Models (LLMs) und generative KI und Umsetzung der Forschung in praktische Anwendungen; • Kommunizieren Sie komplexe technische Konzepte und Erkenntnisse an nicht-technische Interessengruppen. • Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um generative KI-Lösungen in bestehende Workflow-Systeme zu integrieren. • Recherchieren Sie und bleiben Sie über die neuesten Fortschritte bei generativen KI-Technologien und -Methoden auf dem Laufenden; • Optimierung und Feinabstimmung generativer Modelle für Leistung und Effizienz; • Probleme im Zusammenhang mit generativen KI-Modellen und -Implementierungen beheben und beheben; • Dokumentation für generative KI-Modelle und deren Anwendungen erstellen und pflegen; • Bereitstellung und Überwachung von Modellen des maschinellen Lernens mit einem starken Fokus auf generative KI und LLM-basierte Agenten; • Kommunizieren Sie komplexe technische Konzepte und Erkenntnisse an nicht-technische Interessengruppen. • Entwerfen und Entwickeln von Prototypen der vorgeschlagenen Systeme in Zusammenarbeit mit geeigneten IT-Experten und Interessenvertretern des Kunden; • Bewerten Sie neue und alternative Tools und Technologien und wählen Sie das geeignete Tool/die geeignete Technologie für Effizienz und Qualitätsergebnisse aus. • Zeigen Sie ein hohes Maß an Selbstvertrauen und die Fähigkeit, in unklaren Situationen zurechtzukommen; • Beeinflussen Sie Geschäftsentscheidungen, um Lösungen entsprechend den Geschäftsanforderungen und -anliegen voranzutreiben, indem Sie Empfehlungen und Kompromisse bereitstellen. • Eifer für kontinuierliche Forschung und Lernen, um detaillierte Kenntnisse über Fähigkeiten, Einschränkungen, interne Architektur, Arbeitsweise und Anwendungen auf einem breiten Spektrum trendiger Tech-Stacks zu erlangen und wesentliche Vergleiche, Vor- und Nachteile sowie Zielanwendungsfälle zu präsentieren; • Unterstützung der Führung beim Aufbau/Upgrade von Referenzarchitekturen, beim Aufbau neuer Servicelinien oder beim Erweitern der Fähigkeiten bestehender Servicelinien oder beim Entwerfen und Implementieren von Programmen zur Ausrichtung von Bereitstellungsteams auf neue/erweiterte Serviceangebote; • Konzeption und Leitung von Schulungsprogrammen, um der nächsten Generation dabei zu helfen, technisches Fachwissen zu erwerben. Anforderungen: • Mindestens 5 Jahre Programmiererfahrung in Python und SQL; • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von KI-Lösungen mit Databricks (Zertifizierung isaplus); • Erfahrung mit generativen KI-Frameworks wie LlamaIndex und Langchain; • Vertrautheit mit generativen KI-Modellen von OpenAI, Google oder Open-Source-Alternativen (z. B. Llama, Claude, Hugging Face); • Beherrschung verschiedener Datenspeichersysteme, einschließlich RDMS und NoSQL; • Fachwissen in der Nutzung wichtiger Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP) für die Entwicklung cloudbasierter Lösungen; • Verständnis neuronaler Netzwerkarchitekturen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformers; • Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch und Keras für Design, Training und ValidierungKI-Modelle erstellen; • Vertrautheit mit CI/CD-Lösungen im Kontext von MLOps und LLMOps, einschließlich Automatisierung mit IaC (Biceps/Terraform); • Kenntnisse in Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering für das KI-Modelltraining; • Kenntnisse im Entwerfen und Erklären von Datenpipelines, ML-Pipelines und ML-Trainings- und Bereitstellungsmethoden; • Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Modellen mithilfe nativer Infrastruktur (z. B. Azure DevOps, Databricks) oder MLOps-Plattformen von Drittanbietern; • Verständnis spezifischer Domänen oder Branchen und der Anwendung von NLP/LLM-Lösungen; • Nachgewiesene innovative Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten; • Bewusstsein für KI-Standards und die Fähigkeit, Technologierisiken zu bewerten und zu mindern; • Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Sphere bietet ein wettbewerbsfähiges und lohnendes Gehalts- und Leistungspaket sowie ein intellektuell und kreativ anregendes Arbeitsumfeld, Flexibilität und einzigartige internationale Reisemöglichkeiten.