字节跳动
高级监控工程师-基础设施
高级监控工程师-基础设施
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
GO
TCP/IP
HTTP
gRPC
AIOps
RocketMQ
influxDB
AI 估算 · 28k–45k
字节跳动高级工程师，监控平台核心岗位，薪资在互联网大厂中具有竞争力，一线城市技术岗位溢价。
职位详情
关于这个职位
该职位负责火山引擎超大规模监控平台的架构设计与开发，涉及时序数据存储、智能运维（AIOps）等核心技术
你将参与打造全球领先的基础资源监控系统，适合有扎实编程基础和系统开发经验，对分布式系统、监控技术感兴趣的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
两年以上系统开发或监控系统开发项目经验
熟悉Linux环境开发，具备良好的编程能力，熟练Go/Python/Java中至少一门程序开发语言，掌握至少一种常见后端Web框架（如Django/Flask/Gin/Spring等）及其设计原理
深入理解Linux操作系统，精通基础协议TCP/IP、HTTP等协议，熟悉通信框架Thrift/gRPC/bRPC中的一种
熟悉常见的消息中间件与存储软件，如Redis/MySQL/Kafka/RocketMQ等
能够独立完成工作，具有较强的综合分析问题及解决问题的能力
具备良好的学习能力与判断力，对新技术及前沿发展方向保持积极学习态度
工作职责
负责火山引擎超大规模监控平台的架构设计与开发，打造全球领先的基础资源监控系统
负责监控系统各核心组件的研发，调优，海量时序数据存储的研发，优化，运维
负责监控系统的平台化建设包括SLO，优化用户各类自定义监控告警需求
负责智能运维监控方向的演进，挖掘基础监控的数据，构建智能监控模型（AIOps）
优先资格
熟悉主流监控系统（OpenFalcon、Prometheus等）源码者优先
熟悉开源时序存储（InfluxDB，OpenTSDB等）源码者优先
具备智能运维监控（AIOps）相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及AIOps等新兴方向，技能积累价值高，未来职业选择空间广阔
- 平台资源丰富，能与顶尖工程师合作，技术氛围浓厚，成长速度快
- 监控系统需要应对海量数据与高并发，性能和稳定性要求极高，调试和优化难度大
- 技术演进迅速，需要持续学习新工具（如Prometheus、Kubernetes等）以保持竞争力
缺点 / 挑战
- 字节跳动作为头部互联网公司，技术栈前沿，监控系统超大规模场景极具挑战性
- 可能需要参与线上问题7x24小时响应，工作强度不低，需承担一定的On-Call压力
- 适合具备扎实后端基础，对基础设施、分布式系统、可观测性有浓厚兴趣，愿意挑战大规模系统复杂度的工程师
角色解读
- 技术纵深发展为监控系统专家或时序数据库内核专家，主导核心组件设计
- 横向拓展至AIOps/智能运维领域，成为数据驱动的运维技术负责人
- 管理路径：从技术骨干晋升为技术Leader，带领团队构建基础设施监控体系
- 设计并开发火山引擎超大规模监控平台，涵盖数据采集、存储、告警等核心功能
- 优化时序数据库存储引擎，处理海量监控数据的写入与查询性能
- 推进智能运维（AIOps）方向，利用机器学习实现异常检测和故障预测
- 参与监控系统的平台化建设，标准化SLO指标，提升用户自定义监控能力
- 扎实的编程基础，熟练使用Go/Python/Java至少一种，熟悉常用Web框架
- 深入理解Linux操作系统，精通TCP/IP、HTTP等网络协议，了解RPC框架
- 熟悉消息队列和关系型/非关系型数据库，如Redis、MySQL、Kafka等
- 对监控系统或时序数据库有深入了解，熟悉Prometheus、InfluxDB等开源项目源码者更佳
申请策略
- 字节跳动面试注重项目深度和系统设计能力，准备时多思考监控场景下的性能与扩展性问题
- 了解火山引擎监控产品的定位与竞品（如阿里云监控、腾讯云监控），展示业务理解
- 突出在大型系统开发或监控系统方面的项目经验，强调性能优化和架构设计案例
- 列出具体使用的技术栈（Go/Java、Prometheus、InfluxDB等）以及团队协作工具
- 如有开源项目贡献或源码阅读经历，重点展示，特别是监控或时序数据库相关项目
- 深入理解Prometheus、OpenFalcon等监控系统的架构和源码，可提前阅读文档和代码
- 补充AIOps相关知识，如异常检测算法、时间序列分析等，可学习相关论文或开源项目
面试指南
- 对于系统设计问题，可按照需求分析、数据模型、存储选型、性能优化、容错机制的思路回答
- 对于源码原理问题，建议从核心数据结构、模块划分、关键流程入手，结合实际案例
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
- 请设计一个能处理百万级时间序列的监控数据存储系统，你会如何设计存储架构？
- Prometheus的Pull模式与Push模式各有什么优缺点？在超大规模场景下如何选择？
- 如何保证监控系统的高可用和一致性？如果发生数据丢失，你如何排查和恢复？
- 你在实际项目中如何优化时序数据库的写入性能？请举例说明
- 描述一个你参与过的监控告警项目，如何降低误报率？用了哪些技术手段？
匹配度报告
72
综合匹配度
字节大厂技术岗，前沿监控与AIOps方向，薪资优渥但工作强度较高。
适合人群
适合追求技术成长、渴望挑战大规模系统复杂度的工程师，愿意为职业发展投入时间。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资待遇在行业内处于领先水平，且提供大厂标配福利，补偿动机得到较好满足。
薪资信号面议 (28K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
该岗位涉及超大规模监控系统、时序数据库、AIOps等前沿技术，技术成长空间极大，公司平台提供丰富学习和晋升资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、Python、Java、Linux、TCP/IP、HTTP、gRPC、Redis、MySQL、Kafka、RocketMQ、Prometheus、InfluxDB、AIOps
成长机会对新技术及前沿发展方向保持积极学习态度
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
字节跳动整体工作节奏较快，虽JD未明确加班，但互联网大厂监控岗位通常需要随时响应，生活平衡度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
监控系统保障业务稳定性，间接创造价值，但缺乏直接社会使命感，行业增长稳健但非使命驱动。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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