Staff Software Engineer, Foundational Model Serving
Навыки
- API (интеграции)
- Коммуникация
- Data Lake
- Распределённые системы
- Лидерство
- LLM
- Инференс LLM
Ещё 2
- Machine Learning
- Роадмап
О компании и продукте
- Databricks is the Data and AI company. More than 20,000 organizations worldwide — including adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, and 70% of the Fortune 500 — rely on the Databricks Data + AI Platform to build and scale data and AI apps, analytics and agents. Headquartered in San Francisco with 30+ offices around the globe, Databricks offers a unified platform that includes Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, and Unity Catalog. To learn more, follow Databricks on LinkedIn , X , YouTube , and Instagram .
- At Databricks, we are passionate about enabling data teams to solve the world's toughest problems — from making the next mode of transportation a reality to accelerating the development of medical breakthroughs. We do this by building and running the world's best data and AI infrastructure platform so our customers can use deep data insights to improve their business.
- Foundation Model Serving is the API Product for hosting and serving frontier AI model inference for open source models like Llama, Qwen, and GPT OSS as well as proprietary models like Claude and OpenAI GPT. For this role, no prior ML or AI experience is necessary. We’re looking for engineers who have owned high scale operational sensitive systems like customer facing APIs, Edge Gateways, ML Inference, or similar services and have an interest in getting deep building LLM APIs and runtimes at scale.
Задачи
- Design and implement core systems and APIs that power Databricks Foundation Model Serving, ensuring scalability, reliability, and operational excellence
- Partner with product and engineering leadership to define the technical roadmap and long-term architecture for serving workloads
- Drive architectural decisions and trade-offs to optimize performance, throughput, autoscaling, and operational efficiency for GPU serving workloads
- Contribute directly to key components across the serving infrastructure — from working in systems like vLLM and SGLang to creating token based rate limiters and optimizers — ensuring smooth and efficient operations at scale
- Collaborate cross-functionally with product, platform, and research teams to translate customer needs into reliable and performant systems
- Establish best practices for code quality, testing, and operational readiness, and mentor other engineers through design reviews and technical guidance
- Represent the team in cross-organizational technical discussions and influence Databricks’ broader AI platform strategy
Требования
- 10+ years of experience building and operating large-scale distributed systems
- Experience leading high-scale operationally sensitive backend systems
- A track record of up-leveling teams engineering excellence
- Strong foundation in algorithms, data structures, and system design as applied to large-scale, low-latency serving systems
- Proven ability to deliver technically complex, high-impact initiatives that create measurable customer or business value
- Strong communication skills and ability to collaborate across teams in fast-moving environments
- Strategic and product-oriented mindset with the ability to align technical execution with long-term vision
- Passion for mentoring, growing engineers, and fostering technical excellence
Условия
- At Databricks, we strive to provide comprehensive benefits and perks that meet the needs of all of our employees
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии30 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 24 дня назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдLeadвычитано из текста вакансии
Формат работыне указан
ГеографияСан-Франциско, СШАвычитано из текста вакансии
Зарплата192 000 USD — 260 000 USD в годвычитано из текста вакансии
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа100вилку назвал источник
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- greenhouseОсновная публикация · 2025-10-23
Работодатель
Databricks
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 21%
Открыть профиль компанииБезопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — databricks.com.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация
Fabrique — Python-разработчик (Django, DRF)
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия