Databricks でのリサーチ
研究と実社会の接点
環境に恵まれた職場です
Apache Spark、レイクハウス、Mosaic MPT-7B。これらのシステムは、Databricks の優秀なエンジニアたちによって構築されました。
Databricks の創設者とスタッフは、分散システム、AI（人工知能）、データ分析において画期的な成果を上げてきた実績があります。
私たちは今、インパクトをもたらす博士号取得者を探しています。真実を追求し、データドリブンで、第一原理に基づいて仕事をする人にとって、Databricks は最適な場所です。
出版物
カリフォルニア大学バークレー校、スタンフォード大学、その他の一流大学との共同研究の最新論文をご覧ください。
46 の結果のうち 1 - 12 を表示しています
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学問の枠を超えてキャリアを築く
求む：スケーラブルで信頼性が高く、パフォーマンスの高いシステムの構築に長けた博士号取得者
Databricks は、データ、分析、AI を統合するオープンなレイクハウスプラットフォームで、データのライフサイクル全体を根本的に簡素化します。ここでは、インジェストから機械学習、ジェネレーティブ AI まで、あらゆる分野における画期的な進歩や、データ分析で最も広く利用されているオープンソースプロジェクトに取り組むことができます。このような仕事に興味をお持ちの方には、Databricks の専門エンジニアリングチームが最適です。
Explore Databricks teams
Caching Team
Build the next-generation sharding, load balancing and caching solutions for Databricks to enable low latency, efficiency and scalability in our systems.
Photon Team
Build Databricks’ high-performance native (C++), vectorized SQL execution engine, which powers petabytes of query processing at Databricks per day.
Query Optimization Team
Build systems that optimize diverse workloads. Innovate with all variety of techniques — from traditional to ML — to outperform specialized data warehouses.
Lakestore Team
Build best-in-class storage systems with the usability and performance of data warehouses, and the flexibility and scalability of data lakes for all data workloads.
Explore MosaicML teams
Research Science
Drive ambitious research projects that:
- Push the limits of existing technology
- Explore new approaches that go beyond the state of the art
Survey publications and develop methods for efficient neural network training.
Engineering
Design and implement our ML infrastructure and generative AI platform. Establish development best practices. Help develop infrastructure and platforms that analyze ML training jobs, predict performance and cost, and run them across various hardware.
チーム
最近の出版物を手がけた Databricks の現役従業員をご紹介します。
スタンフォード大学でコンピュータシステムの博士号を取得後、ソフトウェアエンジニアとしてキャリアを築く
仕事における創造性、個人の成功の検証、Databricks のピアメンターネットワークに関するシュミク・パルカーの考えをお聞きください。