岗位职责
我们正在寻找具备深厚技术功底、前瞻性视野和丰富实战经验的DevOps平台工程专家，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的核心团队。在这里，你将主导下一代AI驱动的Devops平台与智能运维系统的设计与落地，推动软件研发流程向自动化、可观测性、自愈能力和数据驱动决策全面进化。 作为团队的技术骨干，你将：
- 设计打造企业级智能化运维（AIOps）体系 基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）；引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变。
- 构建全链路智能监控与自愈系统 设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈；结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈。
- 推动MLOps与DevOps深度融合 主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地。
职位要求
我们希望你具备： ● 计算机相关专业本科及以上学历，5年以上DevOps、SRE、平台工程或自动化系统开发经验 ● 精通Linux系统、容器化技术（Docker）与编排系统（Kubernetes），具备大规模集群管理与调优经验 ● 熟练掌握至少一门主流编程语言（Python / Go / Java），具备良好的工程规范与系统设计能力 ● 深入理解监控告警、日志分析、自动化运维等核心系统，有实际平台建设或开源项目贡献经验 ● 对人工智能在系统工程中的应用有深刻理解或实践经验，熟悉常见机器学习算法（如分类、聚类、时序预测）在日志分析、异常检测、资源优化等场景的落地 ● 具备优秀的系统思维、问题拆解能力与跨团队协作能力，能够独立主导复杂系统的设计与推进 加分项： ● 有MLOps实践经历，熟悉MLflow、Kubeflow、Seldon、KServe等工具链； ● 在AIOps、智能调度、故障预测等领域有实际项目成果或论文发表； ● 参与过大型企业级DevOps平台或内部PaaS/IaaS系统建设； ● 熟悉云原生生态（AWS/GCP/AliCloud），具备多云或混合云架构经验； ● 开源社区活跃者，有知名项目贡献或维护经验。 我们提供： ● 深度参与AI与系统工程融合创新的机会，接触全球前沿技术趋势 ● 与资深架构师和技术专家共事的成长环境，持续提升技术深度与影响力 ● 高度开放、结果导向、鼓励技术创新的团队文化，支持你在关键技术方向上自主探索 ● 具有竞争力的薪酬、弹性工作制与长期发展通道，为你的职业进阶保驾护航。 加入我们，用AI重塑研发效能，让系统更聪明，让工程师更专注创造价值！
