平台架构系统研发技术专家/架构师-火山引擎

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从AIOps专才成长为云平台稳定性领域的顶级专家
• 管理转型：可向技术管理方向发展，带领架构团队
• 跨领域拓展：结合火山引擎业务，切入更多云原生、大数据、AI infra方向
• 负责火山引擎平台AIOps场景的架构设计，包括智能监控、根因定位、告警聚合等，提升系统稳定性
• 研发平台架构工程系统，涉及需求分析、系统设计与编码实现，使用Golang/Python/Java
• 建设稳定性平台，涵盖监控、预警、故障排查与恢复功能，并构建SRE Agent能力
• 精通至少一门编程语言（Golang/Java/Python），具备扎实的后端开发能力
• 有AIOps落地经验，熟悉大模型、智能运维算法与工程实践
• 深入理解系统架构设计（性能、可用性、扩展性等），有大规模分布式系统经验

申请策略

• 投递时附上技术博客或开源项目链接，展示技术热情
• 在面试准备阶段，关注火山引擎产品动态，体现对业务的理解
• 突出AIOps项目经验，尤其是监控、根因定位、告警聚合等落地案例
• 强调大模型或智能运维相关的工作成果，最好有量化指标
• 展示系统架构设计能力，如高可用、高并发方案及自己在其中的角色
• 若缺乏AIOps经验，建议快速学习开源AIOps框架和原理，并动手实践
• 补充大模型（LLM）基础及在运维中的应用（如故障分析）
• 熟悉字节内部常用技术栈（如Go、K8s、监控体系）可加分

面试指南

• STAR法则：先说场景和问题，再做技术选型，重点讲解决方案和落地细节，最后用数据证明效果
• 多角度分析：架构层面（吞吐、延迟、容错）、算法层面（模型选择、特征、调优）、工程层面（数据流、部署）
• 请描述一个你主导的AIOps项目，你的架构设计思想是什么？
• 大模型在运维场景中如何应用？你如何评估其效果？
• 设计一个智能告警聚合系统，需要考虑哪些核心点？
• 如何保证云平台的高可用？请给出具体方案
• 复习AIOps经典论文和开源方案（如微软、Google的实践）
• 准备1-2个深度项目案例，能够清晰讲述设计决策和优化过程