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Software Engineer 2(M365 Storage Fabric team)
Software Engineer 2(M365 Storage Fabric team)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai辅助开发
云原生
分布式系统
微服务
值不值得投
88综合评分
综合评分 88
微软核心基础设施团队，技术前沿，薪资优厚，WLB良好，但要求现场办公。
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。
薪资怎么样
40K
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 200 个在招 · 其中后端开发 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
作为微软 M365 Storage Fabric 团队的软件工程师，你将负责设计和开发大规模分布式系统及后端基础设施服务，提升 M365 的资源利用效率、服务可靠性和可扩展性
你将参与构建支持下一代 AI 体验的平台能力，并与多个团队协作，推动系统持续优化
该职位要求扎实的编程基础和分布式系统知识，并鼓励使用 AI 辅助工程工具提升开发效率
最低要求
计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及 2 年以上使用 C、C++、C#、Java、JavaScript 或 Python 等语言进行编码的技术工程经验
或同等经验
工作职责
为大规模分布式系统和后端基础设施服务设计和开发功能
通过数据驱动的工程实践，帮助提高服务可靠性、效率、可扩展性和卓越运营
构建平台能力，优化 Microsoft 365 服务中的资源利用和工作负载执行
开发遥测、监控、诊断和自动化解决方案，以改善系统健康状况和运营可见性
调查生产问题并参与现场事件缓解和恢复工作
与 Microsoft 365 内部的合作伙伴团队密切合作，交付端到端的平台能力
参与设计评审、代码评审、测试、部署和运营支持
持续学习新兴技术、分布式系统概念和 AI 辅助工程实践
为创新、责任和持续改进的文化做出贡献
优先资格
计算机科学或相关技术领域的硕士学位，以及 3 年以上使用 C、C++、C#、Java、JavaScript 或 Python 等语言进行编码的技术工程经验
或计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及 5 年以上相关经验
或同等经验
扎实的数据结构、算法、分布式系统和软件设计基础
有作为服务或分布式系统一部分开发功能或组件的经验
具备调试问题、编写可维护代码以及在适当指导下端到端交付功能的能力
有在日常开发工作流中使用 GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor、Claude 等 AI 辅助工程工具的经验
具备审查、验证和完善 AI 生成的代码、测试、文档和故障排除指南的能力
有构建后端服务或分布式系统的经验，包括对可扩展性、可靠性和性能权衡的理解
熟悉并发、资源管理、服务间通信和云原生架构
有使用遥测、日志、监控和生产诊断的经验
接触过 Azure、AWS 等云平台
有使用微服务和面向服务架构的经验
有事件驱动系统和 API 的经验
有资源管理或基础设施系统的经验
有容器化或云原生环境的经验
接触过 AI 驱动的服务、大规模推理工作负载或快速变化的流量模式
具备有效与 AI 编码助手和工程代理协作，以加速实现、测试、调试和文档编写，同时保持质量和所有权的经验
表现出好奇心、持续学习的心态，以及快速适应新工程工具和技术的能力
良好的沟通能力和团队协作能力
有跨团队和跨职能协作经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈：深度接触大规模分布式系统、云原生和 AI 基础设施，技术栈前沿，含金量高
- 工作环境：微软以良好的工作生活平衡、包容的企业文化和优厚的福利待遇著称
- 职业发展：内部晋升体系完善，有清晰的职业发展路径和丰富的内部转岗机会
- 工作节奏：虽然微软 WLB 较好，但作为核心基础设施团队，在重大故障或项目关键期可能需要应对高强度工作
- 内部流程复杂：作为大型组织，跨团队协作和内部流程可能较为繁琐，需要较强的沟通和协调能力
- 适合有 2-5 年经验、热爱分布式系统和云技术、追求技术深度和稳定平台，并希望在大规模场景中解决复杂问题的工程师
缺点 / 挑战
- 平台优势：微软作为全球科技巨头，提供世界级的平台和资源，参与核心业务，技术挑战大，成长快
- 技术深度要求高：需要具备扎实的分布式系统、算法和系统设计功底，面试和工作中都有较高挑战
角色解读
- 在微软内部，可以从软件工程师晋升为高级工程师、首席工程师，逐步承担更复杂系统的架构设计
- 可以成为分布式系统、云基础设施或 AI 基础设施领域的专家，并有机会转向技术管理岗位
- 在 M365 团队中，可以积累大规模服务开发和运营经验，未来在云计算和 AI 领域有广阔的职业前景
- 设计和开发大规模分布式系统及后端基础设施服务，支撑 Microsoft 365 的核心业务
- 通过数据驱动的方式，优化服务可靠性、效率和可扩展性，确保系统稳定运行
- 构建平台能力，优化资源利用和工作负载调度，并开发遥测、监控和自动化工具
- 参与生产环境问题排查和故障恢复，与跨团队协作，推动端到端功能交付
- 扎实的编程基础，精通 C++、C#、Java 或 Python 等语言，并具备良好的数据结构与算法功底
- 深入理解分布式系统、微服务架构、云原生技术（如容器、Kubernetes）以及 Azure/AWS 等云平台
- 具备系统级调试、性能优化和问题排查能力，并能编写高质量、可维护的代码
- 熟悉 AI 辅助开发工具（如 GitHub Copilot），并能有效利用其提升开发效率
申请策略
- 在申请时，可以强调你对微软 M365 业务的兴趣和理解，以及你如何能为团队带来价值
- 面试前，可以深入了解微软的工程文化和面试流程，准备系统设计和技术深度的考察
- 突出分布式系统、微服务或云原生项目的设计、开发和运维经验，强调你解决的具体技术挑战和业务影响
- 详细描述你使用 C++/C#/Java/Python 等语言的项目经历，特别是涉及高并发、高可用、性能优化的部分
- 强调使用 Azure/AWS 等云平台的经验，以及容器化、Kubernetes 等云原生技术
- 展示你使用 AI 编程工具（如 Copilot）的经验，以及如何验证和优化 AI 生成代码，体现你的技术前瞻性
- 系统复习分布式系统核心理论（如一致性、共识算法、分布式事务）和系统设计案例
- 深入实践 Azure 或 AWS 的核心服务，如计算、存储、网络、容器服务，并了解其架构原理
面试指南
- 回答技术问题时，可以采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的项目经验，突出你的个人贡献和最终成果
- 对于系统设计题，可以从需求分析、架构选型、关键组件、数据模型、扩展性、容错性等维度展开，并注意与面试官互动
- 对于 AI 工具相关的问题，重点展示你如何将 AI 融入工作流，并强调你对 AI 生成内容的审查和验证能力
- 请介绍一个你设计或开发过的分布式系统或服务，重点说明架构、挑战和解决方案
- 如何设计一个高可用、可扩展的分布式存储系统？请谈谈你的思路
- 在分布式系统中，如何保证数据一致性？请举例说明
- 你如何使用 AI 工具（如 GitHub Copilot）来提高开发效率？如何确保 AI 生成代码的质量？
- 请描述一次你排查线上故障的经历，你是如何定位和解决问题的？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活80
使命价值90
薪资福利
85较高
微软提供具有竞争力的薪资和福利，包括五险一金、补充医疗保险、股票期权等，薪酬水平在行业内属于第一梯队。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
95较高
该职位深度涉及分布式系统、云基础设施和 AI 辅助工程等前沿技术，提供巨大的技术成长空间。微软内部有完善的培训体系和晋升机制，鼓励持续学习和创新。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈分布式系统、云原生、Azure、AI、微服务、容器化
成长机会持续学习、创新、成长心态
业务类型profit_center
工作生活
80较高
微软以良好的工作生活平衡著称，提供弹性工作制，但该职位要求现场办公，且作为核心基础设施团队，可能需要应对紧急情况。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
微软的使命是赋能全球每个人和每个组织成就不凡，M365 作为核心产品，其基础设施工作具有广泛的社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号empower every person and every organization on the planet to achieve more
创新程度积极采用新技术
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