最低资格要求：
• 学士学位或同等实践经验。
• 10年销售工程经验。
• 熟悉大数据和机器学习框架，如TensorFlow、JAX、PyTorch或scikit-learn。
• 有构建机器学习解决方案的经验，熟悉机器学习操作框架（如kubeflow），并能利用特定的机器学习架构（如深度学习、LSTM、卷积网络）。
优先资格：
• 计算机科学或相关技术领域的硕士学位。
• 在构建可扩展的分布式系统的软件或基础设施方面有经验。
• 有使用加速器训练和优化大型模型（如图像、语言、分割、推荐、基因组学）的经验。
• 有分布式训练和性能与成本优化的经验。
• 有为专业AI用例设计基础设施和使用前端语言（如JavaScript、React、Angular）和Python开发进行全栈开发的经验。
关于工作
Google Cloud Platform团队帮助客户在云中构建和改变业务的未来。我们的产品具备安全性、可靠性和可扩展性，从基础设施到应用程序、设备和硬件的全栈运行。我们的团队致力于帮助我们的客户（开发人员、小型和大型企业、教育机构和政府机构）实现我们的技术带来的好处。作为这个快速增长的业务中的一支创业团队的一员，您将在了解客户需求和帮助各种规模的企业利用技术与客户、员工和合作伙伴建立联系方面发挥关键作用。
作为一名客户工程师，您将作为机器学习专家与技术销售团队合作，为客户区分Google Cloud的优势。您将帮助潜在客户和合作伙伴了解Google Cloud的强大之处，解释技术特点，帮助客户设计架构，并解决任何潜在的障碍。此外，您还将有机会帮助客户利用Google开发的专门用于机器学习（ML）的硬件（例如TPU）。您将与客户和产品开发团队合作，塑造Tensor Processing Unit（TPU）平台。
Google Cloud通过提供最佳的基础设施、平台、行业解决方案和专业知识，加速组织实现数字化转型。我们提供利用Google尖端技术的企业级解决方案，全部部署在行业最清洁的云上。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，以实现增长并解决他们最关键的业务问题。
职责
• 与团队合作，确定和确认商机，了解关键客户技术方面的异议，并制定解决技术障碍的策略。
• 提供机器学习专业知识，支持与Google客户的技术关系，包括产品和解决方案介绍、概念验证工作，并与产品管理部门直接合作，优先考虑对Google Cloud客户采用的解决方案。
• 与客户合作，在客户/合作伙伴环境中演示和原型化Google Cloud产品集成。
• 推荐集成策略、企业架构、平台和应用程序基础设施，以使用Google Cloud上的最佳实践实施完整的解决方案。
• 根据需要前往客户现场、参加会议和其他相关活动。 
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