Brickster Voices: Conheça Chao Cai, Diretor Sênior, Engenharia

Brickster Voices é uma série que destaca as pessoas que tornam nosso trabalho possível. Através de trajetórias pessoais de carreira, olhares dos bastidores em projetos impactantes e um vislumbre de como trabalhamos juntos, estas histórias oferecem uma janela para a vida na Databricks. Seja você alguém explorando novas oportunidades, curioso sobre nosso trabalho em Data + AI, ou simplesmente inspirado por histórias de crescimento e colaboração, Brickster Voices convida você a conhecer os indivíduos que impulsionam nossa missão adiante.

Como parte de nossa série Brickster Voices, a Gerente de Projetos da Marca Empregadora Andrea Fernández sentou-se para uma conversa franca com Chao Cai, Diretor Sênior de Engenharia, sobre inovação, liderança e o futuro da IA/BI. Chao lidera a engenharia para a linha de produtos AI/BI, supervisionando o desenvolvimento de experiências inovadoras de BI em linguagem natural, como o Genie. Sua jornada de carreira neste espaço é tanto inovadora quanto inspiradora.

P: Você poderia compartilhar um pouco sobre sua trajetória profissional e o que o levou à liderança em engenharia e ao espaço de IA/BI?

Antes de entrar para a Databricks, passei 15 anos no Google, meu primeiro emprego logo depois da escola. Trabalhei na interseção do marketing, publicidade e dados. A maioria das pessoas conheceria esse fluxo de trabalho como Google Analytics, que ajuda anunciantes e profissionais de marketing a entenderem o desempenho de sites, anúncios e plataformas digitais. Naturalmente, muita da atenção da minha equipe no Google era voltada para esses tipos de problemas. Ao longo do caminho, me tornei apaixonado por ajudar as empresas a tomar decisões melhores usando dados. Esse impulso me levou a considerar como eu poderia ampliar e generalizar este trabalho.

Isso levou a conversas iniciais com a Databricks alguns anos atrás. Naquela época, a Databricks tinha os motores e backends para permitir soluções poderosas, mas a interface de usuário, a experiência do cliente e a orientação do produto ainda não estavam lá ainda.

A: Sua extensa experiência e perspectivas nessa área são impressionantes! Você compartilhou que teve conversas iniciais com pessoas na Databricks antes de entrar. O que finalmente o atraiu a se tornar um Brickster?

Embora muitos dos produtos da época fossem construídos principalmente para cientistas de dados e engenheiros de dados, estávamos apenas começando a fazer progressos com analistas de SQL. Havia ainda uma lacuna clara em inteligência de negócios para usuários de negócios, como aqueles em finanças e marketing. Me senti atraído pela Databricks por causa da oportunidade de desenvolver soluções de BI e aplicar IA de maneiras que poderiam transformar a inteligência de negócios.

A: Adoro que você tenha transformado essa lacuna no espaço do produto BI em uma oportunidade, não só para sua carreira, mas também para os usuários. O que mais te empolga no trabalho na Databricks?

Em termos mais simples, tornar nossos produtos realmente úteis para os clientes é o que mais me empolga.

Todo negócio tem dados - ou terá em um futuro próximo. Organizações e indivíduos vão querer dar sentido a esses dados e usá-los para tomar decisões melhores.

Meu objetivo é garantir que eles possam usar seus dados da maneira mais eficaz possível, em vez de confiar apenas no instinto.

P: Sua equipe está trabalhando na intersecção de Gen AI e BI, mas o que torna este momento tão único na indústria atualmente?

BI passou por uma disrupção significativa nos últimos anos. Embora muitas ideias interessantes tenham sido exploradas, só quando a GenAI começou a ganhar tração é que surgiram oportunidades reais para repensar e inovar além dos métodos tradicionais.

Ainda estamos nos primeiros dias, mas isso é o que torna tudo excitante. Agora temos uma verdadeira oportunidade de melhorar significativamente os fluxos de trabalho e a tomada de decisão para mais empresas, especialmente aproximando as equipes de dados e negócios.

A: Ao construir experiências como Genie, paineis de controle ou ferramentas de relatório, quais desafios técnicos são mais emocionantes ou mais difíceis de resolver?

Naturalmente, existem muitos desafios. Tendo a pensar neles em três grandes categorias:

1. Experiência do usuário: Não é apenas um desafio técnico, mas criticamente importante. Trata-se de projetar experiências sem atrito para que os usuários possam realizar tarefas no menor tempo possível e com o mínimo de cliques possível.
2. Backends escaláveis: Precisamos dos sistemas mais rápidos e escaláveis para atender milhares, milhões ou um dia bilhões de usuários, fornecendo respostas de forma rápida e confiável sobre a enorme quantidade de dados que as empresas possuem.
3. Sistemas de aprendizado e feedback loops: O desafio, especialmente no lado da GenAI, é construir sistemas que forneçam sugestões precisas e de alta qualidade com o mínimo de esforço do usuário. Embora os usuários sempre precisem dar algumas orientações para ensinar aos sistemas sobre a semântica única de seu negócio, queremos que esse processo seja o menos doloroso possível.

A: Como você vê a AI transformando a forma como as empresas interagem com BI no futuro próximo?

Minha esperança é que a AI continue desbloqueando muito mais produtividade. Para as equipes de dados, AI pode acelerar muitas tarefas. Esperamos que tudo, desde simples preenchimentos automáticos até primeiros rascunhos de análise, possa ser automatizado para que eles possam passar mais tempo validando resultados em vez de gerá-los manualmente.

Ferramentas como a Genie podem abrir novas portas para as equipes de negócios. Em vez de esperar um analista responder a um chamado, eles podem fazer perguntas aos dados e obter respostas instantaneamente.

A: No mês passado, você desempenhou um papel de liderança na abertura do centro de P&D do Databricks em Vancouver. Você pode compartilhar mais sobre por que essa expansão é significativa?

Há três anos, a Databricks adquiriu uma empresa chamada Datajoy. Foi uma das primeiras aquisições em que trabalhei em um esforço para acelerar nossa estratégia em torno de BI. A experiência foi um indicativo positivo do forte grupo de talentos em Vancouver, particularmente com candidatos que trazem forte expertise técnica e experiência no domínio do BI. Estamos realmente animados em dobrar essa direção com a abertura formal de um centro de P&D em Vancouver, e se você estiver interessado como candidato, pode ver nossos cargos abertos em nosso site de Carreiras aqui.

A: Que tipo de talento ou cultura você espera ver ou construir lá?

Estamos procurando talento em todos os níveis de experiência e em todas as partes do stack. Queremos construir produtos completos, então estamos procurando pessoas que possam realmente se juntar a nós, que estejam curiosas sobre onde isso pode ir e que estão motivadas para construir em todo o stack. Além das habilidades técnicas, procuramos candidatos que incorporam os princípios de nossa cultura, como ser obcecado pelo cliente, buscar a verdade e ser colaborativo.

P: Tempos emocionantes pela frente! Sobre liderança e formação de equipes: como você equilibra a promoção da inovação com a entrega em escala?

Fosterar inovação, enquanto ainda realiza entregas em escala, envolve sempre manter o cliente em mente. O desafio é equilibrar as muitas coisas que podemos fazer com a convicção em torno das funcionalidades que devemos fazer, aquelas que são mais úteis e impactantes.

Nem sempre é uma escolha fácil, e muitas vezes requer debate, mas fundamentar as decisões no valor do cliente nos ajuda a encontrar esse equilíbrio.

A: Vamos passar a falar um pouco sobre sua filosofia de liderança. Como é quando você está guiando equipes altamente técnicas?

Tudo se resume em dar às suas equipes o contexto certo e garantir que elas tenham o suporte certo para que possam se concentrar nas coisas certas. Depois, é dar um passo atrás e dar a eles o espaço para construir rapidamente até você perceber que eles precisam de mais ajuda e contexto.

A: Qual é uma lição que você aprendeu sobre liderar engenheiros que você gostaria de ter conhecido mais cedo em sua carreira?

Muitas vezes, ao construir a primeira versão de um produto, não se trata de se você deve construir algo para escalar agora. Mas se você sabe como construir algo para escalar, e então pode optar por cortar metade dos cantos da maneira correta, para que você possa lançá-lo mais rápido e validar se essa é a solução certa.

A: Onde você vê o espaço de AI/BI indo nos próximos anos?

Esperamos que, se fizermos bem, gostaríamos de atender às necessidades de muitos, muitos mais clientes e, dentro de cada cliente, quase todos os funcionários.

Com o tempo, adoraria descobrir como realmente facilitamos o início. Dessa forma, também poderemos atender ao maior número de pequenas empresas que não têm tanta experiência em dados, mas ainda estão muito ansiosas para usá-los.

A: Que conselho você daria para engenheiros que querem construir produtos impactantes nesse espaço?

Se você tem uma ideia, experimente a versão mais econômica para validar se é útil. E então ir a partir daí!

A: Antes de encerrarmos nossa conversa, você pode compartilhar o que te inspira fora do trabalho?

Penso que, nos últimos anos, a paternidade! Ver uma criança pequena crescer tem muitos paralelos com o treinamento de todos os tipos de modelos interessantes de IA, de maneiras que eu não esperava.

Se você está interessado em se juntar às nossas equipes, visite nosso Site de Carreiras aqui.

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