Solutions Architect – AI/ML

November 26

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Snowflake

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Cloud Computing • Data Analytics • SaaS

Snowflake is a cloud-based data-warehousing company that provides a platform for data storage, processing, and analytics. It allows businesses to store data in a centralized location and perform complex queries and analytics on that data efficiently. Snowflake is designed to handle a wide range of data workloads and can scale dynamically to meet the needs of growing businesses.

5001 - 10000 employees

Founded 2012

☁️ SaaS

📋 Description

• AI/MLワークロードに関連するSnowflakeのあらゆる側面に関する技術的専門家であること。 • 顧客の要件に基づき、Snowflakeの機能および/またはSnowflakeエコシステムのパートナーツールを使用したMLパイプラインの構築、デプロイ、導入。 • SQL、Python、APIを使用して、GenAIおよびMLワークロード向けのSnowflakeテクノロジーの実装技術とベストプラクティスを実証するPOCを構築するために、必要に応じてハンズオンで作業する。 • ベストプラクティスに従うこと（ナレッジトランスファーを確実に行うことを含む）。 • AI/ML領域における競合および補完的なテクノロジーとベンダーを深く理解し、それらとの関係においてSnowflakeをどのように位置づけるかを維持する。 • システムインテグレーターのコンサルタントと深い技術レベルで協働し、顧客環境におけるSnowflakeの位置付けと導入を成功させる。 • 顧客固有の技術的課題を解決するためのガイダンスを提供する。 • プロフェッショナルサービスチームの他のメンバーの専門知識の向上をサポートする • 製品管理、エンジニアリング、マーケティングと協力し、Snowflake製品とマーケティングの継続的な改善。

🎯 Requirements

• プリセールスまたはポストセールスの技術的な役割において、顧客と協働した経験が10年以上あること。 • ホワイトボードを使った即興のプレゼンテーション、またはプレゼンテーションやデモを使用した、技術的および経営幹部向けのプレゼンテーションスキル。 • フィーチャーエンジニアリング、モデル開発、モデルデプロイメント、モデル管理など、データサイエンスのライフサイクル全般を熟知していること。 • モデルのデプロイとモニタリングのための技術や方法論と組み合わせたMLOpsに関する深い理解。 • 少なくとも1つのパブリッククラウドプラットフォーム（AWS、AzureまたはGCP）の経験と理解。 • 少なくとも1つのデータサイエンスツール（AWS Sagemaker、AzureML、Vertex、Dataiku、DataRobot、H2O、Jupyter Notebooksなど）の使用経験。 • 大規模言語モデル、検索、エージェントフレームワークの経験。 • SQLと、Python、R、Java、Scalaのうち少なくとも1つを使ったスクリプトの実地経験。 • Pandas、PyTorch、TensorFlow、SciKit-Learnまたは類似のライブラリの使用経験。 • コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、または関連分野の大卒、または同等の経験。

🏖️ Benefits

• 出張が可能で、25％はオンサイトで顧客と協働できる柔軟性。