Staff Software Engineer - Backend

P-940

(La posizione è aperta sia ai nostri uffici di Seattle che di Bellevue.)

In Databricks, siamo ossessionati dal permettere ai team di dati di risolvere i problemi più difficili del mondo, dal rilevamento delle minacce alla sicurezza allo sviluppo di farmaci contro il cancro. Lo facciamo costruendo e gestendo la migliore piattaforma di infrastruttura dati e AI al mondo, in modo che i nostri clienti possano concentrarsi sulle sfide ad alto valore che sono centrali per le loro missioni.

Fondata nel 2013 dai creatori originali di Apache Spark™, Databricks è cresciuta da un piccolo ufficio d'angolo a Berkeley, California, a un'organizzazione globale con oltre 1000 dipendenti. Migliaia di organizzazioni, dalle piccole alle Fortune 100, si affidano a Databricks per i loro carichi di lavoro mission-critical, rendendoci una delle aziende SaaS in più rapida crescita al mondo.

I nostri team di ingegneria costruiscono prodotti altamente tecnici che soddisfano bisogni reali e importanti nel mondo. Spingiamo costantemente i confini della tecnologia dei dati e dell'AI, operando simultaneamente con la resilienza, la sicurezza e la scala che è fondamentale per rendere i clienti di successo sulla nostra piattaforma.

Sviluppiamo e gestiamo una delle piattaforme software su scala più grandi. La flotta consiste di milioni di macchine virtuali, che generano terabyte di log ed elaborano exabyte di dati al giorno. Alla nostra scala, osserviamo regolarmente guasti all'hardware cloud, alla rete e al sistema operativo, e il nostro software deve proteggere con grazia i nostri clienti da qualsiasi di quanto sopra.

In qualità di software engineer con un focus backend, lavorerai a stretto contatto con il tuo team e il product management per dare priorità, progettare, implementare, testare e gestire microservizi per la piattaforma e il prodotto Databricks. Ciò implica, tra le altre cose, la scrittura di software in Scala/Java, la costruzione di pipeline di dati (Apache Spark™, Apache Kafka), l'integrazione con applicazioni di terze parti e l'interazione con API cloud (AWS, Azure, CloudFormation, Terraform).

Di seguito sono riportati alcuni esempi di team a cui puoi unirti:

Data Science and Machine Learning Infrastructure: Costruire servizi e infrastrutture all'intersezione tra machine learning e sistemi distribuiti. La nostra tecnologia potenzia il workspace collaborativo flagship, i notebook, le integrazioni IDE e i prodotti di gestione dei progetti. Abilitiamo anche il machine learning su scala con strumenti per la gestione dell'ambiente, l'addestramento distribuito e la gestione del ciclo di vita del Machine Learning attraverso MLflow.

Compute Fabric: Costruire l'infrastruttura di gestione delle risorse che alimenta tutti i carichi di lavoro big data e machine learning sulla piattaforma Databricks in modo robusto, flessibile, sicuro e cloud-agnostic. Il software gestisce milioni di macchine virtuali.

Data Plane Storage: Fornire servizi e librerie client affidabili e ad alte prestazioni per memorizzare e accedere a quantità enormi di dati su backend di archiviazione cloud, ad esempio, AWS S3, Azure Blob Store.

Enterprise Platform: Offrire un'esperienza semplice e potente per l'onboarding e la gestione di tutti i loro team di dati su decine di migliaia di utenti sulla piattaforma Databricks. Lo facciamo costruendo servizi e infrastrutture affidabili e scalabili con UI intuitive e fornendo progetti trasversali ad alto impatto che guidano la strategia "land and expand" per i clienti enterprise.

Observability: Fornire una piattaforma di classe mondiale per consentire agli ingegneri di Databricks di osservare e introspezione in modo completo le loro applicazioni e i loro servizi. Costruiamo infrastrutture scalabili e data-intensive che elaborano enormi quantità di log e telemetria. In questo modo, consentiamo ai team di diventare più orientati ai dati e di costruire servizi robusti.

Service Platform: Costruire servizi di alta qualità e gestire i servizi in tutti gli ambienti in modo unificato. Forniamo agli ingegneri librerie, strumenti, servizi e guida per sviluppare servizi affidabili, scalabili e sicuri. Costruiamo una piattaforma unificata per consentire agli ingegneri di distribuire e aggiornare i loro servizi su diversi cloud e ambienti.

Core Infra: Costruire l'infrastruttura core che alimenta Databricks, rendendola disponibile in tutte le regioni geografiche e presso tutti i fornitori Cloud. Costruiamo sistemi distribuiti altamente disponibili, utilizzando ampiamente progetti cloud-native, contribuendo quando possibile. Gestiamo migliaia di cluster Kubernetes in tutte le regioni e orchestriamo milioni di VM quotidianamente.

Competenze

• BS/MS/PhD in Computer Science, o un campo correlato
• 10+ anni di esperienza a livello di produzione in uno di: Java, Scala, C++, o linguaggi simili.
• Comodo nel lavorare verso una visione pluriennale con consegne incrementali.
• Esperienza nell'architettura, sviluppo, implementazione e gestione di sistemi distribuiti su larga scala.
• Esperienza di lavoro su una piattaforma SaaS o con architetture orientate ai servizi (Service-Oriented Architectures).
• Buona conoscenza di SQL.
• Esperienza con la sicurezza del software e sistemi che gestiscono dati sensibili.
• Esperienza con tecnologie cloud, ad esempio AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes.

Trasparenza dell'intervallo retributivo

Databricks si impegna per pratiche di compensazione eque ed imparziali. L'intervallo retributivo per questo ruolo è elencato di seguito e rappresenta l'intervallo salariale previsto per ruoli non soggetti a commissioni o i guadagni target per ruoli soggetti a commissioni. I pacchetti di compensazione effettivi si basano su diversi fattori unici per ogni candidato, inclusi, tra gli altri, le competenze relative al lavoro, la profondità dell'esperienza, certificazioni e formazione rilevanti e la specifica posizione lavorativa. In base ai fattori sopra indicati, Databricks prevede di