Vereinigte Staaten
B&A
Databricks
Staff Backline Engineer – ML/AI
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, Vereinigte Staaten · Bellevue, Washington, Vereinigte Staaten
PythonKubernetes
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Über die Stelle
P - 1381
Transparenz der Gehaltsspanne
Databricks verpflichtet sich zu fairen und gerechten Vergütungspraktiken. Die unten aufgeführten Gehaltsspannen für diese Rolle stellen die erwartete Gehaltsspanne für nicht provisionspflichtige Rollen oder die Zielverdienste für provisionspflichtige Rollen dar. Die tatsächlichen Vergütungspakete basieren auf mehreren Faktoren, die für jeden Kandidaten einzigartig sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrungstiefe, relevante Zertifizierungen und Schulungen sowie den spezifischen Arbeitsort. Basierend auf den oben genannten Faktoren geht Databricks davon aus, die volle Breite der Spanne zu nutzen. Das Gesamtvergütungspaket für diese Position kann auch die Berechtigung für eine jährliche Leistungsprämie, Aktienoptionen und die oben aufgeführten Leistungen umfassen. Weitere Informationen darüber, in welcher Spanne Ihr Standort liegt, finden Sie hier auf unserer Seite databricks.com/sites/default/files/2024-08/us-pay-zone-mapping.pdf.
Lokale Gehaltsspanne
$170.40—$255.60 USD
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion
Bei Databricks sind wir bestrebt, eine vielfältige und inklusive Kultur zu fördern, in der jeder erfolgreich sein kann. Wir legen großen Wert darauf, dass unsere Einstellungspraktiken integrativ sind und die Standards der Chancengleichheit erfüllen. Personen, die eine Anstellung bei Databricks suchen, werden unabhängig von Alter, Hautfarbe, Behinderung, ethnischer Zugehörigkeit, Familien- oder Familienstand, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Sprache, nationaler Herkunft, physischer und geistiger Fähigkeit, politischer Zugehörigkeit, Rasse, Religion, sexueller Orientierung, sozioökonomischem Status, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen berücksichtigt.
Compliance
Wenn der Zugang zu exportkontrollierter Technologie oder Quellcode für die Erfüllung der Arbeitsaufgaben erforderlich ist, liegt es im Ermessen des Arbeitgebers, ob er eine US-Regierungslizenz für solche Positionen beantragt, und der Arbeitgeber kann allein aus diesem Grund davon absehen, mit einem Bewerber fortzufahren.
Bei Databricks sind wir leidenschaftlich daran interessiert, Data & AI-Teams zu befähigen, die schwierigsten Probleme der Welt zu lösen – von der Realisierung der nächsten Mobilitätsform bis zur Beschleunigung der Entwicklung medizinischer Durchbrüche. Dies tun wir, indem wir die weltweit beste Infrastrukturplattform für Daten und KI aufbauen und betreiben, damit unsere Kunden tiefe Dateneinblicke nutzen können, um ihr Geschäft zu verbessern.
Von Ingenieuren gegründet, ergreifen wir jede Gelegenheit, um technische Herausforderungen anzugehen, von der Gestaltung von UI/UX der nächsten Generation für die Dateninteraktion bis zur Skalierung unserer Dienste und Infrastruktur über Millionen von virtuellen Maschinen. Und wir fangen gerade erst an.
ÜBER DAS TEAM
Das Backline Engineering Team fungiert als kritische Brücke zwischen Frontline Support und Engineering. Wir bearbeiten komplexe technische Probleme und Eskalationen im gesamten Data- und KI-Ökosystem.
Mit einem starken Fokus auf Kundenerfolg sind wir bestrebt, außergewöhnliche Kundenzufriedenheit zu liefern, indem wir tiefgreifende technische Expertise, proaktive Problemlösung und kontinuierliche Plattformverbesserungen bieten. Wir legen Wert auf Automatisierung und Tooling, um die Effizienz der Fehlerbehebung zu verbessern, manuelle Aufwände zu reduzieren und die allgemeine Supportfähigkeit der Plattform und die Gesundheit unserer Produkte zu verbessern.
Durch die Entwicklung intelligenter Lösungen und die Optimierung von Arbeitsabläufen treiben wir operative Exzellenz voran und sorgen für eine erfreuliche Erfahrung für Kunden und interne Teams.
Als Staff Backline Engineer sind Sie ein technischer Experte und Eskalationspunkt für einige der komplexesten ML/KI-Probleme. Sie arbeiten mit Support, Engineering, Produkt und Kunden zusammen, um schwierige Probleme zu beheben, Probleme zu reproduzieren, Ursachen zu identifizieren und sie zur Lösung zu bringen.
WAS SIE TUN WERDEN *
- Dienen als Eskalationspunkt für komplexe ML/KI-Probleme, die Modelltraining, Inferenz, Model Serving, MLflow, Feature Engineering betreffen, mit Kenntnissen von Spark, Delta Lake und verteilten Workloads. *
- Führen Sie tiefgreifende technische Untersuchungen mithilfe von Protokollen, Spuren, Metriken, Profiling, Konfiguration, Quellcode und Kunden-Workloads durch, um die Ursache zu identifizieren. *
- Reproduzieren Sie Kundenprobleme durch praktische Experimente, Python/Spark-Entwicklung, Workload-Konstruktion, Konfigurationsänderungen und Leistungsanalyse. *
- Beheben Sie Probleme beim Modelltraining und bei der Inferenz, bei Leistungseinbußen, Ressourcenauslastung, Speicher-/CPU-/GPU-Problemen, verteilten Ausführungsproblemen und Bereitstellungs-/Laufzeitfehlern. *
- Arbeiten Sie eng mit den Engineering- und Produktteams zusammen, um schwierige Probleme zur Lösung zu bringen und Produktverbesserungen zu beeinflussen. *
- Identifizieren Sie wiederkehrende Fehlermuster und wandeln Sie diese in bessere Diagnosen, Dokumentationen, Tools, Automatisierung und Claude-Skill-Fähigkeiten um. *
- Mentoring von Ingenieuren und Steigerung der technischen Fehlerbehebungsfähigkeiten der breiteren Supportorganisation. *
- Agieren Sie als technischer Experte für ML/KI-Plattformbereiche und tragen Sie zu funktionsübergreifenden Initiativen mit globaler Wirkung bei.
Mindestanforderungen
WAS WIR SUCHEN *
- Tiefgreifende Erfahrung in der Fehlerbehebung von verteilten ML/KI-Systemen und die Fähigkeit, Probleme über Anwendungscode, Frameworks, Infrastruktur und die Databricks-Plattform hinweg zu debuggen. *
- Starke praktische Python-Erfahrung und die Fähigkeit, ML-Workloads mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Scikit-Learn zu erstellen, zu modifizieren und zu debuggen. *
- Starkes Verständnis der ML/KI-Technologien von Databricks, einschließlich MLflow, Model Serving, Feature Engineering, Spark MLlib und Management des Modelllebenszyklus. *
- Starke Apache Spark-Kenntnisse, einschließlich DataFrames, Abfrageausführung, verteilte Berechnungen, Speicherverwaltung, Shuffles und Leistungsoptimierung. *
- Erfahrung in der Fehlerbehebung von Trainings- und Inferenzleistung, einschließlich CPU/GPU-Auslastung, Speicherproblemen, Datenengpässen, Nebenläufigkeit, Latenz und verteilter Ausführung. *
- Erfahrung mit ML-Bereitstellung und Infrastruktur wie Kubernetes, Cloud-ML-Plattformen, CI/CD, Modellüberwachung und Produktions-ML-Systemen. *
- Fähigkeit, Code, Protokolle, Stack-Traces, Metriken, Spuren, Ausführungspläne und Systemverhalten zu lesen und zu verstehen, anstatt sich ausschließlich auf Dokumentation oder Konfigurationsempfehlungen zu verlassen. *
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrdeutige, wirkungsvolle technische Probleme eigenständig zu übernehmen und sie vom Symptom → Untersuchung → Ursache → Lösung zu bearbeiten. *
- Starke technische Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Engineering, Produkt, Support und Kunden zu beeinflussen.
Über Databricks
Databricks ist das Data and AI Company. Mehr als 20,000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70% der Fortune 500 – verlassen sich auf die Databricks Data + AI Platform, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu erstellen und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse und Unity Catalog umfasst. Um mehr zu erfahren, folgen Sie Databricks auf LinkedIn linkedin.com/company/databricks, X x.com/databricks, YouTube youtube.com/@Databricks und Instagram instagram.com/databricksinc/?hl=en.
Leistungen
Bei Databricks bemühen wir uns, umfassende Leistungen und Vergünstigungen anzubieten, die den Bedürfnissen aller unserer Mitarbeiter entsprechen. Spezifische Details zu den in Ihrer Region angebotenen Leistungen finden Sie hier docs.google.com/document/d/154un3e8Xav4BceOSlcYFZRGEuQI54xMxVydRwQn54eQ/edit?usp=sharing.
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