渣打银行
Platform Engineer, Central Platform Development
Platform Engineer, Central Platform Development
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
可观测性平台
Elastic Observability
OpenTelemetry
AI 估算 · 35k–55k
该职位要求高级技术经验，涉及云原生、可观测性等前沿技术栈，在金融科技领域需求旺盛且技术门槛高，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为中央平台开发团队的平台工程师，您将负责开发和维护银行的中央监控与可观测性平台
您的工作核心是让银行内部应用和基础设施服务的状态对利益相关者可见，以支持故障排除、性能分析、容量规划和报告
您将参与后端云服务开发，整合先进技术工具，确保平台的稳定性、可靠性和高性能，为产品负责人、开发者和运维团队提供高效的问题溯源和性能映射能力
最低要求
计算机科学或信息系统学士学位或同等适用经验
至少8年以上IT行业经验，其中3年以上在以下领域：
软件开发领域和原则，包括设计模式、代码结构、编程语言、持续集成（Git/SVN）、持续部署（Azure Pipelines）和部署编排（Chef, puppet或同等工具）
具备使用和管理（核心到高级知识）以下至少两项技术的能力：AWS EC2 / EKS / AKS / K8s 管理和部署
Confluent 和/或 Apache Kafka 管理
ADO / DevOps 工具
Unix / Windows 系统管理
OpenTelemetry 指标、日志、追踪
Prometheus / Alert Manager
Synthetic Monitoring 库
APM 工具（如 Elastic APM 等）
具备 Shell 脚本编写经验
具备网络协议和证书管理经验
对 IT 和网络基础设施有中级理解
具备中级故障排除知识
具备优秀的书面和口头沟通能力及演示技能
工作职责
战略**
了解并理解TTO'25业务战略和模型，支持并推动中央监控与可观测性战略、目标和目的的实现，通过开发与Catalyst和技术简化计划对齐的优先功能
业务**
监控与可观测性平台团队是一个全球团队，负责确保为所有TTO团队（技术领域）设计、开发、交付和支持银行的中央监控和可观测性服务
理想的候选人将深入了解一个或多个平台技术（Elastic Observability, Grafana Observability 或 ITRS Geneos）及其所需的其他能力，如Kafka消息传递、数据库管理，从而能够设计、开发、实施和管理中央解决方案，整合先进的技术工具和技术，并监督大规模企业级实施
流程**
作为中央平台开发团队的平台工程师，您将在确保我们的应用和平台的稳定性、可靠性和性能方面发挥关键作用，从而通过遵守企业SDLC（eSDLC）框架和指南，使我们的组织能够为内部利益相关者提供卓越的服务
人员与人才**
积极参与利益相关者的对话，提供及时、清晰和可操作的反馈，以按时交付解决方案
风险管理**
能够解读集团的技术和安全（ICS）控制要求及信息，以识别潜在风险和关键问题，并据此实施适当的控制和措施，以减轻或最小化中央监控与可观测性平台交付的风险
治理**
了解并理解eSDLC框架（TTO软件交付在此框架内运作）以及与该角色相关的要求和期望
负责遵守基于eSDLC框架监督和控制的中央监控与可观测性平台交付治理的有效性
监管与商业行为**
展示模范行为，并践行集团的价值观和行为准则
个人负责在渣打银行内嵌入最高的道德标准，包括监管和商业行为
这包括理解并确保遵守所有适用的法律、法规、指南和集团行为准则（无论是字面还是精神）
有效且协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为和合规事宜
关键利益相关者**
TTO CIO 开发团队
TTO 产品负责人
TTO SRE / PSS
TTO 云工程
ET 基础服务负责人
其他职责**
在可观测性平台团队中嵌入“Here for good”和集团的品牌与价值观
执行集团、国家、业务或职能政策和程序下分配的其他职责
承担多项职能（双重角色）
参与解决方案架构/设计咨询、平台管理和容量规划活动
通过监控和可观测性学科内的自动化和服务提升，创建可持续的解决方案和服务
日常任务包括为已交付的解决方案提供二级/三级支持
这意味着根据银行定义的流程解决事件和问题，并应用变更
优先资格
具备敏捷和精益方法论经验，能在快节奏环境中高效产出
具备 ITOM/ITSM 集成经验，特别是 ServiceNow ITOM（事件管理与运营智能）经验
具备强大的人员管理经验
具备 AIOps（人工智能运维）战略实践、实施或深度认知
具备以下任一认证：ElasticSearch、Grafana 或 ITRS Geneos 等监控或可观测性产品认证
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)
Certified Administrator for Apache Kafka
Red Hat Certified Specialist in Event-Driven Development with Kafka
AWS Certified SysOps Administrator - Associate
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：接触金融行业领先的可观测性平台和云原生技术，技能具备高市场价值和行业通用性
- 平台价值：工作在银行核心的技术支撑平台，直接影响业务稳定性和性能，工作成果可见度高
- 职业发展：在跨国银行巨头中，有完善的培训体系、清晰的职业通道和接触全球项目的机会
- 福利完善：享受有竞争力的薪酬、全面的保险、弹性工作制以及注重员工福祉的企业文化
- 协作要求高：作为全球团队的一员，需要与不同地区的开发、运维和产品团队紧密协作，对沟通和跨文化协作能力是考验
缺点 / 挑战
- 技术复杂度高：需要同时掌握多种云平台、可观测性工具和分布式系统，学习曲线陡峭，持续学习压力大
- 责任与压力：负责银行关键平台的稳定性和性能，需处理生产环境紧急事件，对故障排查和抗压能力要求高
- 适合拥有8年以上经验、热爱挑战复杂系统、对云原生和可观测性技术有浓厚兴趣，并希望在金融科技领域深耕的高级软件工程师或DevOps工程师
角色解读
- 技术纵深发展：可成为可观测性、云原生或SRE（站点可靠性工程）领域的专家或架构师，主导更复杂的技术平台规划与创新
- 横向扩展：向云平台工程师、DevOps工程师或技术项目经理等角色拓展，管理更广泛的技术栈和交付流程
- 管理路径：积累经验后，可转向技术团队管理（如团队负责人、工程经理），负责团队建设与项目交付
- 负责银行中央监控与可观测性平台的后端云服务开发与维护，确保应用和基础设施状态对内部团队透明
- 整合如Elastic、Grafana、Prometheus、Kafka等技术，设计并实施企业级可观测性解决方案，支持故障排查和性能分析
- 提供平台的技术支持（L2/L3），解决生产环境中的事件和问题，并参与容量规划与架构设计咨询
- 遵循企业SDLC流程，确保平台交付符合治理、安全和风险控制要求
- 精通云原生技术栈，特别是Kubernetes（EKS/AKS）和AWS云服务的管理与部署，以及容器化运维
- 深入掌握至少一种主流可观测性工具（如Elastic Observability、Grafana、Prometheus）和OpenTelemetry标准，用于指标、日志和追踪
- 具备扎实的软件开发与DevOps能力，包括CI/CD流水线（如Azure Pipelines）、脚本编写（Shell）和基础设施即代码实践
- 熟悉分布式消息系统（如Apache Kafka）的管理，并了解网络协议、证书管理及IT基础设施的中级知识
申请策略
- 深入了解渣打银行的TTO（技术运营）战略和“Here for good”企业文化，在申请和面试中表达对其技术愿景和文化价值观的认同
- 仔细研究职位描述中提到的“Catalyst”和“Tech Simplification”项目，思考您的技能如何为这些战略目标做出贡献
- 重点突出在可观测性（监控、日志、追踪）平台或工具（如Elastic Stack, Grafana, Prometheus）上的实际项目经验，特别是设计、实施或优化案例
- 详细描述在Kubernetes和AWS（或类似云平台）上进行应用部署、管理和故障排除的经验，最好包含具体的运维指标或自动化成果
- 展示在复杂分布式系统（尤其是使用Kafka等消息中间件）中开发或运维后端服务的经历，强调解决过的性能或稳定性问题
- 如果有金融行业、特别是银行系统的IT项目经验，务必强调，这能体现对行业合规性和高可用性要求的理解
- 如果对OpenTelemetry标准或某一种指定的可观测性工具（如ITRS Geneos）不熟悉，建议通过官方文档或在线课程快速了解其核心概念和应用场景
- 加强对银行或金融行业常见的合规框架（如与SDLC、安全控制相关）的理解，这能在面试中展现您的行业适配性
面试指南
- *技术问题框架**：采用“现象描述 -> 排查假设与步骤 -> 使用的工具/命令 -> 根本原因分析 -> 解决方案与后续优化”的结构来回答，体现系统性思维
- *行为与协作问题框架**：使用STAR（情境、任务、行动、结果）法则，重点突出您在行动中的技术决策、沟通协调和最终带来的可量化业务影响
- 请分享一个您设计或优化可观测性系统的具体案例
- 您遇到了什么挑战？最终如何衡量其效果？
- 在Kubernetes集群中，如果某个微服务的响应时间突然变长，您的排查思路和步骤是什么？
- 如何设计一个高可用、可扩展的指标采集和告警系统？您会考虑哪些关键组件和技术选型？
- 请描述一次您通过自动化脚本或工具，显著提升运维效率或解决重复性问题的经历
- 在跨团队协作中，您如何向非技术背景的产品负责人或业务方解释一个复杂的技术问题或平台价值？
职位点评
Watch Jobs