岗位职责
- 参与基于AI Agent的智能运维系统研发，通过多监控指标的时序预测与自适应阈值动态建模技术，构建高效、精准的故障发现与预警体系，支撑企业级运维场景的智能化升级。
- 探索端到端的AI算法解决方案，提升故障预测的灵活性与准确性。
- 探索开发基于AI Agent的多监控指标时序预测方案，融合文本、日志、指标等异构数据，实现跨模态特征提取与动态关联分析。
- 构建自适应阈值动态建模框架，结合在线学习与强化学习技术，实现阈值随业务负载与环境变化的实时调整。
职位要求
- 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，博士或有国际顶会论文发表者优先。
- 精通Python，熟悉PyTorch等深度学习框架，对LLM、Agent领域有深入研究，有AI Agent相关研发经验（如多智能体协作、决策优化、强化学习与SFT结合等）。
- 了解多模态数据融合方法，熟悉时序数据分析与建模技术，熟悉运维系统与监控工具者优先。
- 对复杂运维场景的故障模式有深刻理解，能结合业务需求设计创新性解决方案，熟悉因果推断、异常检测、根因分析等技术，能结合时序数据挖掘深层故障关联。
- 对AI技术在运维领域的落地充满热情，具备快速学习与独立研究能力，逻辑严谨，注重细节。
