最低资格要求：
+ 具备统计编程语言（例如Python）、应用机器学习技术以及使用开源软件框架（例如TensorFlow、PyTorch）的经验。
+ 具备交付技术演示和主导商业价值会议的经验。
+ 具备人工智能应用（例如深度学习、自然语言处理、计算机视觉或模式识别）的经验。
+ 能够流利地用阿拉伯语和英语进行沟通。
首选资格：
+ 计算机科学、工程或相关技术领域的硕士学位。
+ 具备以下机器学习框架的设计和部署经验：TensorFlow、PyTorch、JAX、Spark ML等。
+ 在大规模环境中训练和微调模型的经验（例如图像、语言、推荐）并使用加速器。
+ 具备分布式训练和优化性能与成本的经验。
+ 在MLOps和LLMOps背景下，具备CI/CD解决方案的经验，包括使用基础设施即代码（例如使用terraform）进行自动化。
+ 具备系统设计经验，能够设计和解释数据管道、机器学习管道以及机器学习训练和服务方法。
作为生成式人工智能领域解决方案架构师，您将支持Google Cloud的销售和工程团队，与AI原生客户、大型企业和初创AI公司一起孵化、试点和部署Google Cloud的AI/ML和生成式人工智能技术。您将通过应用关键行业工具、技术和方法论来识别、评估和开发生成式人工智能和AI/ML应用，以解决问题。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机会、开发迁移路径和帮助分析性能与成本，帮助客户在整体云战略中充分利用加速器。您将与内部云AI团队密切合作，消除障碍并塑造我们产品的未来。您将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。我们提供利用谷歌尖端技术的企业级解决方案，所有这些都在业界最干净的云上。来自200多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。
+ 通过了解客户的业务流程和目标，成为客户的信任顾问。设计跨数据、人工智能和基础设施的AI驱动架构，并与同事合作将完整的云堆栈纳入整体架构。
+ 通过与客户合作进行POC、演示功能、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。在大规模环境中解决训练/服务模型的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，以便为其他客户和内部团队提供支持。在基础设施和AI/ML交叉领域影响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。
谷歌为平等机会的工作场所感到自豪，是一家积极采取行动的雇主。我们致力于提供平等的就业机会，不论种族、肤色、血统、宗教、性别、国籍、性取向、年龄、公民身份、婚姻状况、残疾、性别认同或退伍军人身份如何。我们也会根据法律要求考虑合格申请人的申请，而不论其犯罪记录如何。另请参阅https://careers.google.com/eeo/和https://careers.google.com/jobs/dist/legal/OFCCP_EEO_Post.pdf。如果您有需要需要住宿，请通过填写我们的申请人住宿表格让我们知道：https://goo.gl/forms/aBt6Pu71i1kzpLHe2 
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