最低资格：
• 计算机科学、数据科学或同等实践经验的学士学位。
• 在AI / ML领域担任技术销售工程师或软件工程师的4年经验。
• 有Python和ML框架（例如TensorFlow，PyTorch）的经验，并且作为用户或开发人员有生成AI的经验。
• 有提供技术演示和领导详细业务价值会议的经验。
首选资格：
• Google Cloud Platform专业机器学习工程师认证。
• 在企业环境中架构机器学习运营系统的经验，以及构建、扩展和优化企业级机器学习系统的经验。
• 熟悉Vertex AI模型部署和Vertex管道自动化知识。
• 熟悉Google Cloud Platform服务以及如何将其用于分析和数据工程，包括BigQuery和Vertex AI。
• 有批处理和在线模型服务的经验，并了解模型管理和监控。
• 在Google Cloud Platform上进行数据工程管道的基础设施构建和维护技能。
关于工作
作为一名领域解决方案架构师，您的经验和思想领导力将支持Google Cloud销售团队和工程孵化器，试点和部署Google Cloud领先的AI / ML和生成AI技术，包括AI原生和创新者，大型企业和早期AI初创公司。您将帮助客户使用Google Cloud的灵活和开放基础架构，包括AI加速器（例如TPU / GPU），更快地创新解决方案。
在这个角色中，您将通过应用关键行业工具、技术和方法论来解决问题，识别、评估和开发生成AI和AI / ML应用。您将通过帮助运行现有模型的基准测试，寻找使用加速器的新模型的机会，开发迁移路径，并帮助分析性能与成本的关系，帮助客户在整体云策略中充分利用加速器。在此过程中，您将与内部云AI团队紧密合作，消除障碍，塑造我们产品的未来。为了在这个角色中取得成功，您将能够在快速变化的技术领域中应对模糊不清的情况，解决问题并快速学习。
Google Cloud通过提供最佳基础设施、平台、行业解决方案和专业知识，加速组织进行数字化转型。我们提供利用Google领先技术的企业级解决方案-所有这些都在行业中最干净的云上。在200多个国家和地区，客户将Google Cloud视为值得信赖的合作伙伴，以实现增长并解决其最关键的业务问题。
职责
• 通过了解客户的业务流程和目标，充当客户的信任顾问。构建跨数据、AI和基础架构的AI驱动体系结构，并与同事合作，将整个云堆栈纳入整体架构中。
• 通过与客户合作进行POC、展示功能、调整模型、优化模型性能、分析和基准测试，展示Google Cloud的差异化特点。在大规模环境中训练/服务模型时，解决问题并找到解决方案。
• 构建可重复使用的技术资产（例如脚本、模板、参考架构等），以支持其他客户和内部团队。在基础设施和AI / ML的交叉点上，与各部门密切合作，影响Google Cloud的战略和产品方向，倡导企业客户需求。
• 与领导层协调区域领域使能，并与产品和合作伙伴组织密切合作进行外部使能活动。
• 根据需要出差。 
悉尼