微软
Senior Software Engineer(SWIQ Performance Team)
Senior Software Engineer(SWIQ Performance 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自动化
分布式系统
性能优化
数据工程
Azure Storage
Blueshift
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
微软资深工程师，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较大。
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
50K
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 SWIQ 性能团队的资深软件工程师，你将负责设计和构建大规模遥测与数据处理系统的效率优化方案，涵盖存储生命周期管理、成本削减、资源利用提升以及 AI 驱动的运营智能
你将与 Microsoft 365 和 Copilot 团队合作，通过技术领导力和自动化工具，实现数百万美元的成本节省，并推动云基础设施的可持续发展
最低要求
计算机科学或相关技术领域学士学位，并具备 4 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
其他要求：
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求，包括但不限于以下专项安全审查：
微软云背景调查：此职位在入职/调动时及之后每两年需通过微软云背景调查
工作职责
设计和构建服务和自动化，以提高跨 Azure Storage、Cosmos 和 Blueshift 的大规模遥测和数据处理系统的效率
通过存储优化、数据生命周期管理、资源利用改进和容量优化，识别降低基础设施成本的机会
构建智能推荐和分析解决方案，帮助工程团队发现、优先处理并实施效率改进
利用 AI 和自动化简化运营工作流程，减少人工调查，并加速优化工作
与 Microsoft 365 和 Copilot 的服务团队合作，验证节省机会，推动采用，并衡量业务影响
通过架构审查、设计讨论、指导和工程最佳实践提供技术领导力
优先资格
计算机科学或相关技术领域硕士学位，并具备 6 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学士学位，并具备 8 年以上相关经验
或同等经验
具有交付生产软件以提高可靠性、可扩展性、性能或运营效率的经验
具有领导复杂技术项目并推动跨团队和利益相关者取得成果的能力
扎实的软件工程、分布式系统、数据处理、云基础设施和性能优化基础
使用自动化、分析、AI 驱动的工具或数据驱动方法解决运营或工程挑战的经验
具有 Azure Storage、存储生命周期管理或相关存储优化技术的经验
具有 Cosmos、Blueshift、Kusto (KQL)、Spark 或大规模遥测和分析平台的经验
具有构建推荐系统、AI 驱动的自动化、基于代理的工作流或运营智能解决方案的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容直接影响公司成本节约和可持续发展，成就感强
- 提供完善的福利体系和职业发展通道，包括内部培训、导师制和晋升机会
- 与全球顶尖工程师合作，技术视野和人际网络扩展迅速
- 对技术深度和广度要求高，需要持续学习新技术，保持竞争力
- 微软内部流程和审批机制可能较为繁琐，需要适应大公司文化
- 适合有 4 年以上经验、热爱解决大规模系统效率问题、具备扎实分布式系统背景和 AI 应用兴趣的资深工程师
缺点 / 挑战
- 微软作为全球科技巨头，平台规模大，技术挑战高，能接触到前沿的云基础设施和 AI 技术
- 工作强度较大，需要处理复杂的技术问题，并承担跨团队协作的压力
角色解读
- 在微软内部可晋升为首席工程师或架构师，负责更大规模的技术决策和战略规划
- 可转向技术管理岗位，领导团队并负责项目交付
- 在云基础设施和 AI 运营领域积累深厚经验，成为行业专家，可向其他科技巨头或独角兽公司发展
- 设计和构建大规模遥测与数据处理系统的效率优化服务，涉及 Azure Storage、Cosmos 和 Blueshift 等平台
- 识别并实施基础设施成本削减机会，包括存储优化、数据生命周期管理和资源利用率提升
- 构建智能推荐和分析解决方案，帮助工程团队发现和实施效率改进
- 利用 AI 和自动化简化运营流程，减少人工调查，并推动优化措施落地
- 精通至少一种编程语言（C++、C#、Java、Python 等），具备扎实的编码能力
- 深入理解分布式系统、云基础设施、数据处理和性能优化
- 熟悉 Azure Storage、Cosmos、Kusto、Spark 等大规模数据平台
- 具备 AI/ML 应用经验，如构建推荐系统或自动化工具
申请策略
- 了解微软 365 和 Copilot 的业务背景，在面试中展示对业务价值的理解
- 准备一个关于效率优化或成本削减的案例，展示你的问题解决思路和量化成果
- 突出在大型分布式系统或云平台上的性能优化、成本削减项目经验，量化成果（如节省成本、提升效率）
- 强调使用 Azure、Cosmos、Kusto 等微软技术栈的经验，以及 AI/ML 应用案例
- 展示跨团队协作和技术领导力，如主导过复杂项目、架构设计或指导他人
- 列出编程语言熟练度，尤其是 C++、Python 等，并提及相关开源项目或贡献
- 深入学习 Azure 云服务，特别是 Storage、Cosmos DB 和数据分析服务
- 熟悉 Kusto (KQL) 查询语言和 Spark 数据处理框架
面试指南
- 使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出你的具体贡献和量化结果
- 对于技术问题，先阐述问题背景，再提出解决方案，并讨论权衡和取舍
- 展示你的系统设计能力，包括架构图、数据流和关键组件
- 描述一次你如何识别并实施大规模系统性能优化的经历
- 你如何设计一个推荐系统来帮助工程团队发现优化机会？
- 谈谈你对 Azure Storage 和 Cosmos 的理解，以及如何优化它们的成本？
- 你如何与多个团队合作推动技术变革？
- 解释你如何利用 AI 或自动化简化运营流程
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
微软提供具有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未披露，整体满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（AI、分布式系统），提供丰富的学习和发展机会，成长信号明显。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure Storage、Cosmos、Blueshift、Kusto、Spark、AI、分布式系统、性能优化
成长机会技术领导力、指导
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，但未提及远程或弹性工作，可能面临通勤和加班压力。
工作模式未明确
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
70中等
微软的使命是赋能全球每个人和每个组织，职位通过优化基础设施间接支持这一使命，社会影响力一般。
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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