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
Finops
Llm
云架构
分布式系统
可观测性
数据平台
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
微软核心云平台团队，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
65K
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性能团队的高级软件工程师，你将负责设计和交付支撑Microsoft 365和Copilot经济学的可扩展分布式系统与智能平台
你将与工程、产品、财务和业务团队紧密合作，将复杂的运营和业务信号转化为可操作的洞察，并推动AI原生转型，应用智能代理和自动化来提升运营效率和工程生产力
这是一个深度参与云规模平台架构、数据驱动决策和AI技术应用的核心技术岗位
最低要求
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
这些要求包括但不限于以下专业安全审查：
微软云背景调查：此职位在入职/调动时以及之后每两年必须通过微软云背景调查
工作职责
设计并交付可扩展平台，将运营遥测、产品使用情况、基础设施消耗和财务数据连接成可信的智能和决策支持系统
推动大规模云服务的架构、实施和卓越运营，为Microsoft 365和Copilot经济学洞察提供支持
开发解决方案，提高成本驱动因素、资源效率、服务依赖关系和业务成果的可见性，帮助团队做出数据驱动的决策
应用AI、代理和智能自动化来简化运营工作流，识别优化机会，提高工程生产力
与工程、产品、财务和业务团队合作，将复杂需求转化为可扩展的平台能力和可衡量的业务影响
领导技术计划，影响架构决策，推动多个团队采用共享平台能力
通过工程最佳实践和自动化，提高平台可靠性、可观测性、数据质量和运营效率
为技术卓越做出贡献，帮助建立可复用的模式和能力，提高组织效率
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
或计算机科学学士学位加8年以上相关经验
或同等经验
有构建处理大量数据的可扩展软件系统的经验
有能力推动从设计到生产部署并取得可衡量结果的复杂技术计划
扎实的软件工程基础，包括分布式系统设计、云架构、可靠性、可扩展性和卓越运营
有跨团队和跨学科协作解决模糊技术问题并交付客户和业务价值的经验
有利用数据、分析、可观测性或AI技术改善服务性能、运营效率或业务决策的经验
对AI原生工程和自动化充满热情，包括应用智能系统提高工程生产力和运营效率
有能力为技术卓越、主人翁意识和持续改进的文化做出贡献
有FinOps、销售成本（COGS）、商业智能、容量规划或云经济学方面的经验
有构建和运营大规模云平台、支持关键任务服务的数据平台的经验
有大型语言模型（LLMs）、代理平台的经验
有开发数据驱动洞察平台的经验
有为云规模服务建立工程标准、运营实践、自动化框架或治理模型的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 职位涉及AI、LLM等前沿技术，有大量机会参与AI原生工程转型，提升技术竞争力
- 与财务、业务团队合作，能培养跨领域视野，理解技术如何驱动商业价值
- 公司文化注重成长思维和包容性，提供良好的职业发展空间和培训资源
- 技术栈要求广泛，需要持续学习新技术，保持技术领先
- 适合有多年分布式系统经验、对AI技术充满热情、希望在大型云平台领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 微软作为全球科技巨头，平台规模和技术挑战巨大，能快速积累大规模分布式系统和云平台经验
- 工作强度可能较高，需要应对大规模系统的复杂性和快速迭代的挑战
- 需要与多个团队协作，沟通和协调成本较高，对跨团队影响力要求高
角色解读
- 在微软内部，可以晋升为首席软件工程师或技术主管，领导更大规模的技术团队和平台建设
- 可以深入AI原生工程领域，成为AI平台架构师或AI解决方案专家，推动公司AI战略落地
- 有机会转向技术管理岗位，如工程经理，负责团队管理和项目交付
- 设计和构建大规模分布式系统，连接运营遥测、产品使用、基础设施消耗和财务数据，形成统一的智能平台
- 推动云服务架构和运营卓越，为Microsoft 365和Copilot的经济学洞察提供技术支持
- 应用AI、代理和自动化技术，优化运营工作流，提高工程效率和生产力
- 与工程、产品、财务和业务团队合作，将复杂需求转化为可扩展的平台能力
- 精通至少一种编程语言（如C#、Python、Java），具备扎实的软件工程基础
- 深入理解分布式系统设计、云架构、可靠性、可扩展性和运营卓越
- 有构建和运营大规模云平台或数据平台的经验，熟悉FinOps、COGS、商业智能等概念
- 对AI技术（如LLM、代理平台）有实践经验，并愿意将其应用于工程效率提升
申请策略
- 在面试中，除了技术深度，也要展示你对业务价值的理解，如何用技术解决商业问题
- 了解微软的成长型思维文化，在回答问题时体现学习和成长的态度
- 突出你在大规模分布式系统设计和实施方面的项目经验，特别是涉及数据平台或云服务的项目
- 强调你在数据驱动决策、FinOps或商业智能方面的实际应用案例
- 展示你对AI技术（如LLM、Agent）的理解和实践，以及如何将其应用于工程效率提升
- 提及与跨职能团队（如财务、业务）协作的经验，体现你的沟通和影响力
- 深入学习云经济学（FinOps）和成本优化策略，了解如何将技术决策与商业指标挂钩
- 熟悉Azure云平台的核心服务，如Azure Data Lake、Azure Databricks等，提升云平台架构能力
面试指南
- 对于系统设计问题，采用STAR法则，明确背景、任务、行动和结果，突出技术决策和业务影响
- 对于AI应用问题，强调问题定义、数据准备、模型选择、部署和评估的完整流程，并说明实际效果
- 对于跨团队协作问题，突出你的沟通策略、冲突解决能力和推动共识的技巧
- 请描述一个你设计并部署的大规模分布式系统，你是如何确保其可扩展性和可靠性的？
- 你如何将运营数据、财务数据和产品数据整合到一个统一的平台中？
- 你如何应用AI或自动化技术来提高工程效率或优化运营流程？
- 请举例说明你如何与财务或业务团队合作，将技术方案转化为可衡量的商业价值
- 你如何设计一个数据平台来支持成本分析和优化？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
微软作为跨国巨头，提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿技术（AI、LLM、云平台），提供巨大的技术成长空间，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C#、Python、分布式系统、云架构、AI、LLM、FinOps、数据平台
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及工作模式，但微软通常提供一定灵活性，具体需与HR确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
微软的使命是赋能全球个人和组织，该职位通过优化云平台效率间接支持这一使命，具有较高的社会价值。
行业发展高速增长赛道
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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