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Sr. Software Engineer--M365 Foundation
立即应聘

Sr. Software Engineer--M365 Foundation

发布于 大约 13 小时前

普通员工/个人贡献者

苏州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
云服务
分布式系统
可观测性
可靠性工程
后端开发

AI 估算 · 30k–50k

资深后端+云服务AI方向，技能稀缺，微软平台薪资竞争力强，苏州生活成本适中。

职位详情

关于这个职位

这是微软苏州的资深软件工程师岗位，专注于M365基础服务，属于可观测性与智能云团队

你将负责设计、构建和运营大规模云服务的后端系统、数据管道和自动化工具，并应用AI技术提升故障检测与诊断能力
工作涉及分布式系统、可靠性工程和AI运维，技术含量高

最低要求

必备资格：

计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及4年以上使用包括但不限于C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言编写代码的技术工程经验，或同等经验
扎实的设计、构建和运营分布式系统、云服务或大规模后端平台的经验
在服务架构、可靠性、调试、性能、安全和运营卓越方面有扎实的技术深度
有从问题定义到设计、执行、部署和生产支持的全过程领导模糊技术工作的能力
扎实的跨团队协作和沟通能力，能够影响合作伙伴团队的技术决策
有跨团队协作经验，并能向工程和产品利益相关者清楚传达技术概念
其他要求：
满足微软、客户和/或政府安全筛选要求
这些要求包括但不限于以下专业安全筛选：
微软云背景调查：此职位在入职/调动时必须通过微软云背景调查，并且每两年进行一次

工作职责

设计、构建、测试、部署和运营可靠的后端服务、API、数据管道和自动化工作流

创建智能功能，将大量运营数据转化为对工程团队及时、可操作的洞察
应用软件工程和AI技术改进异常检测、告警关联、事件诊断和安全缓解
调查生产问题，识别根本原因，并将实时服务事件的经验教训转化为持久的产品和工程改进
与服务团队、产品经理和工程师合作，理解可靠性挑战并将其转化为可扩展的解决方案
改进你所拥有服务的安全性、可观测性、性能、质量和可维护性
为技术设计、文档、运营准备和共享工程实践做出贡献

优先资格

优先资格：

计算机科学或相关技术领域的硕士学位，以及6年以上使用包括但不限于C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等语言编写代码的技术工程经验
或计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及8年以上相关经验，或同等经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 微软平台技术领先，可接触全球规模云服务与AI结合的前沿工程，技术含金量高
  • 外企文化相对注重工作生活平衡，福利体系完善，团队多样性好
  • 苏州生活成本较一线城市低，宜居且工作环境优越
  • 安全审核严格，需通过微软云背景调查，且每两年复查
  • 适合有丰富后端和分布式系统经验，对可靠性工程和AI运维充满热情，且适应跨团队协作的资深工程师

缺点 / 挑战

  • 可靠性工作可能面临高压力场景，如紧急故障处理，需要较强的抗压和应变能力
  • 跨团队协作频繁，对沟通和影响力要求较高，需在多方利益间推动决策

角色解读

  • 技术方向：从资深工程师向Staff工程师、架构师或技术专家发展
  • 管理方向：可转向技术主管或工程经理，带领团队
  • 领域方向：深耕可观测性与AIOps，成为云可靠性领域专家
  • 设计并构建可靠的后端服务和API，处理大规模云服务数据，确保系统高可用
  • 应用AI技术改进异常检测、告警关联和故障诊断，提升运维智能化水平
  • 参与生产问题调查与根因分析，推动服务可靠性持续改进
  • 精通至少一种主流编程语言（C/C++/C#/Java/JavaScript/Python）
  • 有扎实的分布式系统和云服务开发经验，理解服务架构与可靠性设计
  • 具备性能调优、安全防护和运营卓越的实践能力，能解决复杂技术问题

申请策略

  • 提前了解微软云服务（如Azure）和M365产品体系，熟悉可靠性工程最佳实践
  • 准备英文面试，微软通常有英文沟通环节，展示清晰的表达能力
  • 突出分布式系统设计或运营的量化成果，如可用性提升、故障恢复时间缩短等
  • 展示应用AI或机器学习解决运维问题的项目经验，例如异常检测、日志分析
  • 强调故障排查和根因分析的案例，体现系统性解决问题的能力
  • 深入学习Kubernetes、容器化、Prometheus、OpenTelemetry等云原生和可观测性技术
  • 补充AI/ML基础知识，特别是时间序列异常检测和预测方法，增强技术匹配度

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织项目经验，突出量化结果和个人贡献
  • 系统设计问题先明确需求和数据规模，再分模块阐述架构，强调权衡和可靠性考量
  • 行为问题结合具体案例，展示跨团队协作和影响力，注重过程反思和改进
  • 请设计一个高可用的分布式监控系统，并说明关键架构决策
  • 如何处理一次大规模服务故障？描述你的排查和恢复流程
  • 如何用数据或机器学习提升系统可靠性？举一个你实践过的例子
  • 当与其他团队意见不一致时，你如何推动技术决策？
  • 复习分布式系统核心概念，如一致性、容错、负载均衡、幂等性等

职位点评

79
综合评分

微软苏州资深后端工程师，聚焦云服务可靠性和AI运维，技术前沿，薪资优厚，工作与生活平衡较良好。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
适合追求技术成长、乐于挑战复杂云可靠性问题，并看重外企平台与福利的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利80
成长发展90
工作生活70
使命价值65

薪资福利

80较高

微软提供具有竞争力的薪资和福利，苏州生活成本相对较低，综合回报较好。

薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）

成长发展

90较高

岗位涉及AI、云原生和可靠性工程等前沿方向，技术挑战大，成长空间广阔。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C#、C++、Java、Python、分布式系统、云服务、AI、可观测性、可靠性
业务类型cost_center

工作生活

70中等

微软外企环境通常较人性化，但可靠性岗位可能需应对突发事件，工作节奏有一定不确定性。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

65中等

岗位通过保障云服务可靠性间接服务广大用户，有一定社会价值，但主要偏技术实现。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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