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西门子
软件开发工程师 (云/边缘计算)
立即应聘

软件开发工程师 (云/边缘计算)

发布于 5 个月前

普通员工/个人贡献者

China
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
云原生
微服务
敏捷开发
边缘计算

AI 估算 · 25k–45k

该职位要求掌握云原生、边缘计算等前沿技术栈,并具备技术领导力,属于高技能复合型岗位,市场竞争力强,薪资水平较高。

职位详情

关于这个职位

这是一个专注于工业边缘计算与云原生应用开发的软件工程师职位

你将负责设计并实现稳定、可扩展的软件架构,涵盖从后端服务到前端应用的全栈开发,并参与云平台部署、微服务运维及技术团队指导工作

最低要求

技术知识:深入理解工业自动化、云计算与边缘计算

技术能力:熟练掌握多种编程语言(如 Java、C++、Go、JavaScript/TypeScript、Python)
容器技术经验:具备 Docker、Kubernetes 及容器编排实操经验
Web 技术:熟悉主流 Web 框架与技术(如 React、Angular、Node.js)
系统架构:能够设计可扩展、易维护的软件架构
解决问题能力:优秀的分析与问题解决能力
敏捷方法:熟练掌握敏捷开发实践与工具
创新学习能力:主动学习 AI 技术,熟悉主流 AI 工具

工作职责

软件架构:为工业边缘应用及平台组件设计并实现稳定、可扩展的软件架构

云计算解决方案:具备至少一种主流云平台(如阿里云、AWS、腾讯云)实操经验
能够设计、部署与运维云原生应用及微服务
边缘计算解决方案:熟练掌握 Linux 系统管理,具备 Linux 服务相关经验
能够排查性能问题与系统级故障
全栈开发:遵循现代开发规范,编写高质量的后端服务与前端应用代码
技术领导力:为初级开发人员提供技术指导与培养,参与技术决策
问题解决:排查复杂技术问题并提出创新解决方案
敏捷开发实践:参与敏捷开发流程,包括迭代规划、每日站会与复盘会议
DevOps 支持:参与 CI/CD 流水线的开发与维护,保障高效的软件交付

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 能接触到工业自动化与前沿云边协同技术,技术栈全面且具有深度,有利于构建核心竞争力
  • 在西门子这样的跨国巨头工作,平台资源丰富,项目规模大,职业履历含金量高
  • 职位要求具备技术领导力,提供了指导他人和参与决策的机会,有利于综合能力提升
  • 工业4.0和数字化转型是长期趋势,该领域技术人才需求旺盛,职业前景广阔
  • 工业场景下的软件系统对稳定性、可靠性要求极高,问题排查和系统维护可能较为复杂
  • 在大型企业跨部门协作中,可能需要处理复杂的项目流程和沟通协调工作
  • 适合拥有扎实软件工程基础,对云计算和工业物联网感兴趣,并希望在技术深度和领导力上同步发展的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 需要同时精通云计算、边缘计算和全栈开发,技术广度与深度要求高,学习压力较大

角色解读

  • 技术专家路径:深耕云原生和边缘计算技术,可向架构师或特定技术领域专家发展
  • 技术管理路径:凭借技术领导力经验,可逐步转向技术经理、研发总监等管理岗位
  • 行业解决方案路径:结合西门子在工业自动化的优势,向行业解决方案架构师或产品负责人发展
  • 设计并实现面向工业边缘计算场景的软件架构,确保系统的稳定性和可扩展性
  • 在主流云平台上设计、部署和运维云原生应用与微服务,并负责相关的性能调优与故障排查
  • 进行全栈开发,编写高质量的后端服务与前端应用代码,并参与 CI/CD 流水线的建设与维护
  • 在敏捷开发流程中工作,并为初级开发人员提供技术指导,参与团队的技术决策
  • 精通 Java、Python、Go 等多种编程语言,并熟悉 React、Node.js 等主流 Web 开发框架
  • 具备 Docker、Kubernetes 等容器化技术的实战经验,能够进行容器编排和云原生应用部署
  • 深入理解云计算和边缘计算原理,至少熟悉阿里云、AWS 或腾讯云其中一种平台的操作
  • 拥有优秀的系统架构设计能力和复杂技术问题的分析与解决能力

申请策略

  • 深入了解西门子在数字化工业、智能制造领域的业务布局和最新产品,在面试中展现你的行业认知
  • 提前准备关于技术决策、指导他人或推动技术落地的具体事例,以体现职位要求的技术领导力
  • 重点突出在云平台(AWS/Aliyun等)上设计、部署微服务或云原生应用的实际项目经验
  • 详细描述使用 Docker、Kubernetes 进行容器化部署和运维的具体案例,包括解决的挑战
  • 展示在全栈开发中的贡献,特别是后端架构设计和前端框架(如React)的应用经验
  • 如有工业自动化、物联网或边缘计算相关项目经验,应作为核心亮点单独阐述
  • 若对特定云平台(如阿里云)经验不足,可快速通过官方认证课程或实验补充实操知识
  • 加强对工业协议(如 OPC UA)、工业软件或边缘设备基础知识的了解,以更好匹配业务场景

面试指南

  • 针对技术问题,采用‘背景-行动-结果’的结构,清晰阐述技术选型理由、实施步骤和最终成效
  • 对于行为类问题(如指导他人),重点说明你采取的具体行动、沟通方式以及带来的积极影响
  • 在回答行业理解类问题时,结合具体技术点(如低延迟、离线运行)来阐述其业务价值
  • 请分享一个你设计的可扩展软件架构案例,并说明你如何权衡不同的技术选型?
  • 描述一次你在 Kubernetes 上部署应用时遇到的棘手问题,以及你是如何排查和解决的?
  • 在微服务架构中,你是如何保证服务间通信的可靠性和数据一致性的?
  • 请举例说明你如何指导初级同事解决一个技术难题,或者推动一项新技术在团队中落地?
  • 你对工业边缘计算的应用场景和挑战有什么理解?

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