Databricks

Ingeniero/a de Software Staff, Calidad de Búsqueda

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Transparencia del rango salarial

P-150

Echa un vistazo a nuestra reciente publicación de blog: databricks.com/blog/reranking-mosaic-ai-vector-search-faster-smarter-retrieval-rag-agents

Databricks está comprometido con prácticas de compensación justas y equitativas. Los rangos salariales para este puesto se enumeran a continuación y representan el rango salarial esperado para puestos no comisionables o los ingresos objetivo para puestos comisionables. La compensación real se basa en varios factores únicos para cada candidato, que incluyen, entre otros, las habilidades relacionadas con el trabajo, la profundidad de la experiencia, las certificaciones y la capacitación relevantes, y la ubicación de trabajo específica. Según los factores anteriores, Databricks anticipa utilizar todo el ancho del rango. El paquete de compensación total para este puesto también puede incluir la elegibilidad para bonificaciones anuales por desempeño, acciones y los beneficios enumerados anteriormente. Para obtener más información sobre en qué rango se encuentra su ubicación, visite nuestra página aquí databricks.com/sites/default/files/2024-08/us-pay-zone-mapping.pdf.

Rango salarial local

$165,300—$219,675 USD

Nuestro Compromiso con la Diversidad y la Inclusión

En Databricks, estamos comprometidos a fomentar una cultura diversa e inclusiva donde todos puedan sobresalir. Ponemos gran cuidado en garantizar que nuestras prácticas de contratación sean inclusivas y cumplan con los estándares de igualdad de oportunidades de empleo. Las personas que buscan empleo en Databricks son consideradas sin distinción de edad, color, discapacidad, etnia, estado familiar o civil, identidad o expresión de género, idioma, origen nacional, capacidad física y mental, afiliación política, raza, religión, orientación sexual, estatus socioeconómico, condición de veterano y otras características protegidas.

Cumplimiento

Si se requiere acceso a tecnología o código fuente controlado por exportación para el desempeño de las funciones laborales, queda a discreción del Empleador solicitar una licencia del gobierno de EE. UU. para dichos puestos, y el Empleador puede negarse a continuar con un solicitante basándose únicamente en esto.

En Databricks, nos apasiona capacitar a los equipos de datos para resolver los problemas más difíciles del mundo, desde hacer realidad el próximo modo de transporte hasta acelerar el desarrollo de avances médicos. Hacemos esto construyendo y ejecutando la mejor plataforma de infraestructura de datos e IA del mundo para que nuestros clientes puedan utilizar información profunda de los datos para mejorar sus negocios.

La búsqueda juega un papel fundamental en esta misión. Ya sea a través de la recuperación basada en palabras clave, la similitud semántica a través de incrustaciones vectoriales o enfoques híbridos que combinan ambos, nuestras tecnologías de búsqueda ayudan a los clientes a encontrar, descubrir y comprender información en conjuntos de datos masivos y complejos. Estas capacidades potencian todo, desde la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), asistentes de IA y sistemas de recomendación hasta la gestión del conocimiento empresarial, la búsqueda dentro del producto y la exploración de datos.

Como Ingeniero/a de Software Staff para Calidad de Búsqueda, usted impulsará la dirección técnica de las iniciativas de clasificación, relevancia, evaluación y calidad en el producto de Búsqueda de próxima generación de Databricks. Diseñará y construirá los sistemas, modelos y marcos de evaluación que garanticen que nuestra pila de Búsqueda ofrezca resultados precisos y de alta calidad en diversos conjuntos de datos multimodales y patrones de consulta. Trabajará en investigación, producto e infraestructura para ampliar la frontera de la calidad de recuperación para aplicaciones empresariales de IA, combinando técnicas tradicionales de recuperación de información, aprendizaje de representación y clasificación neuronal.

Más allá de las contribuciones prácticas, ayudará a definir nuestra visión a largo plazo para la relevancia y la calidad, mentorizará a ingenieros senior y liderará esfuerzos estratégicos que eleven la precisión, la confiabilidad y el impacto del producto de Búsqueda en Databricks.

El impacto que tendrá: *

  1. Liderar la visión técnica de Calidad de Búsqueda, dando forma a la arquitectura de clasificación, la pila de modelos de relevancia y los sistemas de evaluación que potencian las experiencias de recuperación de próxima generación de Databricks. *
  1. Identificar y resolver desafíos en la clasificación, la comprensión de consultas y la recuperación híbrida, avanzando en las técnicas de vanguardia en búsqueda vectorial, por palabras clave y multimodal. *
  1. Diseñar y entrenar modelos de clasificación y reclasificación listos para producción con fuertes garantías de calidad, latencia y eficiencia de recursos. *
  1. Colaborar estrechamente con los equipos de investigación, producto e infraestructura para definir métricas, metodologías de evaluación y estrategias de experimentación para nuevas funciones de recuperación y arquitecturas de modelos. *
  1. Impulsar esfuerzos de ingeniería de extremo a extremo, desde la creación temprana de prototipos hasta el lanzamiento en producción, garantizando la corrección, la confiabilidad y las mejoras medibles en la relevancia. *
  1. Construir y operar servicios resilientes y de baja latencia para clasificación, evaluación y procesamiento de señales de relevancia. *
  1. Defender la excelencia en ingeniería de ML y búsqueda, mentorizando a compañeros de equipo y elevando el diseño, la calidad del código y el rigor científico en todo el equipo. *
  1. Dar forma a la hoja de ruta a largo plazo de Databricks para la calidad de recuperación, la infraestructura de clasificación y los cimientos para productos de IA impulsados por la recuperación.

Lo que buscamos: *

  1. + de 10 años de experiencia en la construcción de sistemas de búsqueda, clasificación, recomendación o relevancia impulsados por ML a gran escala. *
  1. Profunda experiencia en Calidad de Búsqueda, incluyendo modelos de clasificación, señales, comprensión de consultas y metodologías de evaluación. *
  1. Sólida comprensión de las métricas de relevancia y los marcos de evaluación. *
  1. Familiaridad con la búsqueda vectorial, la búsqueda por palabras clave, la recuperación híbrida y la recuperación semántica basada en incrustaciones. *
  1. Sólida base en algoritmos, estructuras de datos y diseño de sistemas para sistemas de clasificación y recuperación críticos para el rendimiento. *
  1. Capacidad demostrada para entregar iniciativas técnicas de alto impacto con resultados comerciales o de producto claros. *
  1. Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para colaborar entre equipos en entornos de rápido movimiento. *
  1. Mentalidad estratégica y orientada al producto con la capacidad de alinear la ejecución técnica con la visión a largo plazo. *
  1. Pasión por mentorizar, hacer crecer ingenieros y fomentar la excelencia técnica.

Acerca de Databricks

Databricks es la empresa de Datos e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y el 70% de las Fortune 500, confían en la Plataforma de Datos + IA de Databricks para crear y escalar aplicaciones, análisis y agentes de datos e IA. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog. Para obtener más información, siga a Databricks en LinkedIn linkedin.com/company/databricks, X x.com/databricks, YouTube youtube.com/@Databricks e Instagram instagram.com/databricksinc/?hl=en.

Beneficios

En Databricks, nos esforzamos por ofrecer beneficios y ventajas integrales que satisfagan las necesidades de todos nuestros empleados. Para obtener detalles específicos sobre los beneficios ofrecidos en su región, haga clic aquí docs.google.com/document/d/154un3e8Xav4BceOSlcYFZRGEuQI54xMxVydRwQn54eQ/edit?usp=sharing.

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