现场解决方案架构师（Generative AI）Google Cloud申请在统计编程语言（例如Python）中应用机器学习技术，并使用OSS框架（如TensorFlow、PyTorch）的经验。经验包括进行技术演示和领导商业价值会议。在AI应用方面有经验，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉或模式识别。能够流利地用阿拉伯语和英语进行沟通。首选资格包括计算机科学、工程或相关技术领域的硕士学位。有以下机器学习框架的设计和部署经验：TensorFlow、PyTorch、JAX、Spark ML等。在大规模环境中进行训练和优化模型的经验，如图像、语言、推荐等。有分布式训练和优化性能与成本的经验。在MLOps和LLMOps的上下文中有CICD解决方案的经验，包括使用基础设施即代码（IaC）的自动化，如terraform。具备系统设计的能力，能够设计和解释数据流水线、机器学习流水线和机器学习训练和服务方法。关于工作：作为一名生成式AI现场解决方案架构师，您将支持Google Cloud的销售和工程团队，与AI本地客户、大型企业和初创AI企业一起孵化、试点和部署Google Cloud的AIML和生成式AI技术。您将通过应用关键行业工具、技术和方法来识别、评估和开发生成式AI和AIML应用，以解决问题。您将帮助客户在整体云战略中充分利用加速器，通过帮助运行现有模型的基准测试，找到使用加速器的新模型机会，制定迁移路径，帮助分析成本和性能。您将与内部云AI团队密切合作，消除障碍，塑造我们产品的未来。您将在快速变化的技术领域中迅速适应和解决问题。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，加速组织的数字化转型能力。我们提供利用谷歌尖端技术的企业级解决方案，全部部署在行业最干净的云上。超过200个国家和地区的客户将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，成为客户的信任顾问。构建涵盖数据、人工智能和基础设施的AI驱动架构，并与同行合作，将整个云堆栈纳入整体架构中。通过与客户合作进行POC，展示特性，调整模型，优化模型性能，进行性能分析和基准测试，展示Google Cloud的差异化。在大规模环境中解决训练和服务模型的问题，找到解决方案。构建可重复使用的技术资产，如脚本、模板、参考架构等，以便其他客户和内部团队使用。与领导层协调区域现场培训，并与产品和合作伙伴组织密切合作进行外部培训活动。根据需要出差。Google为平等机会和积极行动的雇主感到自豪。我们致力于建立一个代表我们服务的用户的员工队伍，营造一种归属感的文化，并提供平等的就业机会，无论种族、信仰、肤色、宗教、性别、性取向、性别认同/表达、国籍、残疾、年龄、基因信息、退伍军人身份、婚姻状况、怀孕或相关情况（包括哺乳期、预产期或即将成为父母的人）是否符合法律要求的犯罪记录。另请参阅谷歌的平等就业机会政策、了解您的权利、工作场所歧视是违法的、在谷歌的归属感以及我们的招聘方式。Google是一家全球性公司，为了促进全球范围内的高效协作和沟通，英语熟练是所有职位的要求，除非在职位发布中另有说明。对于所有招聘机构，Google不接受中介的简历。请不要将简历转发到我们的职位别名、谷歌员工或任何其他组织地点。谷歌对于未经请求的简历所涉及的任何费用不承担责任。 
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