现场解决方案架构师,生成式 AI,Google Cloud

Shanghai, China

作为生成式 AI 现场解决方案架构师,您要为 Google Cloud 销售团队和工程团队提供支持,助力他们同 AI 原生客户、大型企业以及处于早期阶段的 AI 初创公司合作孵化、小规模测试和部署 Google Cloud 的 AI/机器学习和生成式 AI 技术。您要协助客户通过解决方案加快创新步伐,这些解决方案采用了 Google Cloud 灵活开放的基础架构,包括 AI 加速器 (TPU/GPU)。

在此职位上,您要运用关键的行业工具、技术和方法来解决问题,借此发现、评估和开发生成式 AI 和 AI/机器学习应用。您要协助客户在其总体云策略中充分利用加速器,为此您要协助他们对现有模型进行基准测试,寻找将加速器用于新模型的机会,开发迁移路径,并帮助分析性价比。您要与内部的云 AI 团队开展合作,消除障碍,为我们的产品塑造美好的未来。

Responsibilities

  • 了解客户的业务流程和目标,为客户提供建议。设计 AI 驱动型架构,涵盖数据、AI 和基础架构;与同事合作,将完整的云堆栈纳入到总体架构中。
  • 与客户通力合作,演示相关功能,对模型进行调优,优化模型性能,进行性能剖析和基准测试。排查大型环境中的模型训练/部署问题,并找出解决方案。
  • 构建可重复使用的技术资源,例如脚本、模板、参考架构,以便为其他客户和内部团队提供支持。跨部门开展工作,通过向相关人员传达企业客户的要求,积极影响基础架构和 AI/机器学习交叉融合方面的 Google Cloud 策略和产品方向。
  • 与领导层协调所负责地区的现场支持工作,并与产品部门和合作伙伴部门精诚合作,开展外部支持活动。
  • 根据需要出差。

Qualifications

Minimum qualifications

  • 拥有计算机科学或数据科学专业的学士学位,或具备同等水平的实践经验。
  • 有 6 年在 AI/机器学习领域担任技术销售工程师的工作经验,或有 6 年从事软件工程工作的经验。
  • 有 Python 和机器学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch)方面的经验。
  • 善于进行技术演示以及组织召开业务价值研讨会。
  • 有使用或开发生成式 AI 的经验。

Preferred qualifications

  • 有系统设计经验,能够架构和解释数据流水线、机器学习 (ML) 流水线,以及机器学习训练和部署方法。
  • 有全栈机器学习工程方面的经验,能够无缝地将基于检索的知识和生成式文本生成技术相结合,利用第一方模型和 OSS 模型实现并优化 RAG 模型。
  • 善于运用搜索方面的概念,例如索引、打分、相关性、分面,以及查询改写与扩展。
  • 有语义搜索框架和工具/数据库(例如 LangChain、Faiss 和 Pinecone)方面的经验。
  • 了解最近邻搜索方面的概念。