Sr. Staff Software Engineer - Money Team
- Tipo di contratto
- Tempo pieno
- Luogo
- Bellevue
- Stipendio
- USD 217’100–298’550
- Prima pubblicazione
RDQ127R9
In Databricks, siamo ossessionati da Data + AI per risolvere i problemi più difficili del mondo, dalla rilevazione 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, CA a un'organizzazione globale con oltre 6500 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.
La missione del team Money in Databricks è massimizzare il valore che i nostri clienti derivano dai loro investimenti in progetti di dati. Raggiungiamo questo obiettivo attraverso strategie di commercializzazione innovative e ingegneria all'avanguardia. Il nostro team garantisce dati di fatturazione e di utilizzo tempestivi, accurati e personalizzabili, insieme a strumenti di budgeting, forecasting e ottimizzazione dei costi. Forniamo un'esperienza di fatturazione fluida e coerente per tutti i nostri clienti, che siano grandi imprese o singoli sviluppatori, attraverso diversi piani di prezzo e fornitori cloud (AWS, GCP & Azure).
In qualità di Sr. Staff Software Engineer nel team Money, sarai strettamente coinvolto in tutto il processo di fatturazione, inclusi l'ingestion dei consumi, il metering, il pricing, i crediti, le promozioni, i pagamenti, la reportistica dei consumi e il centro di costo e budgeting. Il tuo ruolo è cruciale nella democratizzazione dei dati portando i prodotti Databricks sul mercato. Collaborando con i team di marketing, prodotto, esperti di commercializzazione, data scientist, IT e customer support, standardizzerai le esperienze di fatturazione tra i principali provider cloud, offrendo ai nostri clienti un'esperienza unificata di "sky computation". Questo ruolo comporta l'utilizzo degli ultimi prodotti e strumenti Databricks all'interno dell'ecosistema.
L'impatto che avrai:
- Progettare e gestire i sistemi e i servizi Money, commercializzando tutti i prodotti e le offerte Databricks.
- Sviluppare primitive innovative che consentano e supportino varie strategie di prezzo come Pay-As-You-Go, commissioni, crediti, trial e promozioni.
- Migliorare l'efficienza, l'affidabilità, l'accuratezza e i tempi di risposta dell'ingegneria e dell'infrastruttura, inclusi i processi CI/CD, i framework di test, l'assicurazione della qualità dei dati, la riconciliazione end-to-end e l'anomaly detection.
- Collaborare con esperti di commercializzazione per sviluppare e implementare strategie e piani di prezzo innovativi.
- Utilizzare AI e LLM per innovare nell'analisi dei costi, nella previsione e nell'ottimizzazione attraverso vari provider cloud.
- Diventerai un esperto nell'uso degli strumenti Databricks Data + AI.
- Fornire leadership nella visione a lungo termine e nello sviluppo dei requisiti per i prodotti Databricks, in partnership con i nostri team di ingegneria.
- Rappresentare Databricks in conferenze ed eventi accademici e industriali.
Cosa cerchiamo:
- Laurea triennale o superiore in Informatica o in un campo correlato.
- Oltre 9 anni di esperienza nella costruzione di grandi progetti simili a quelli descritti, inclusa l'elaborazione di grandi quantità di dati quasi in tempo reale e la gestione di infrastrutture di servizi distribuiti.
- Comprovata esperienza nella costruzione, distribuzione e gestione di servizi distribuiti e pipeline di dati affidabili su larga scala.
- Dimostrate capacità di leadership e la capacità di guidare oltre i confini funzionali e organizzativi.
- Un approccio proattivo e la passione per la fornitura di soluzioni di alta qualità.
Trasparenza della fascia retributiva
Databricks si impegna per pratiche di compensazione eque ed imparziali. La(e) fascia(e) retributiva(e) per questo ruolo è elencata di seguito e rappresenta la fascia salariale prevista per ruoli non commissionabili o i guadagni target per ruoli commissionabili. I pacchetti di compensazione effettivi si basano su diversi fattori unici per ogni candidato, tra cui, ma non limitati a, competenze relative al lavoro, profondità dell'esperienza, certificazioni e formazione rilevanti e specifica posizione lavorativa. In base ai fattori sopra citati, Databricks prevede di utilizzare l'intera ampiezza della fascia. Il pacchetto di compensazione totale per questa posizione può anche includere l'idoneità a bonus annuali sulle prestazioni, equity e i benefit elencati sopra. Per ulteriori informazioni su quale fascia rientra la tua posizione, visita la nostra pagina qui (https://www.databricks.com/sites/default/files/2024-08/us-pay-zone-mapping.pdf).
Fascia retributiva Zona 2
$217,100—$298,550 USD
Informazioni su Databricks
Databricks è l'azienda Data e AI. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e il 70% delle Fortune 500 — si affidano alla piattaforma Databricks Data + AI per costruire e scalare app di dati e AI, analytics e agent.
Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata che include Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse e Unity Catalog. Per saperne di più, segui Databricks su LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/databricks), X (https://x.com/databricks), YouTube (https://www.youtube.com/@Databricks) e Instagram (https://www.instagram.com/databricksinc/?hl=en).
Benefit
In Databricks, ci sforziamo di fornire benefit e vantaggi completi che soddisfino le esigenze di tutti i nostri dipendenti. Per dettagli specifici sui benefit offerti nella tua regione clicca qui (https://docs.google.com/document/d/154un3e8Xav4BceOSlcYFZRGEuQI54xMxVydRwQn54eQ/edit?usp=
Tradotto automaticamente dall’originale.
Pubblicato 2 giorni fa