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Principal Software Engineer - M365
Principal Software Engineer - M365
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Aiops
Ai工程
云原生
分布式系统
性能优化
架构设计
系统可靠性
跨团队协作
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖云AI技术栈、薪酬丰厚、成长路径清晰，但需适应高复杂度协作与潜在的工作强度。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
11.5万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
69 个在招 · 其中架构师 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 架构师 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
负责微软365及Copilot核心平台（SWIQ）的性能优化与系统架构设计
需主导跨团队的技术方向制定，解决高并发、可扩展性、可靠性及资源效率等复杂工程问题，并推动AI驱动的工程自动化与运维体系落地，提升整体系统效能与用户体验
最低要求
计算机科学或相关技术领域学士学位，且具备6年以上技术工程经验，精通C、C++、C#、Java、JavaScript或Python等编程语言之一
或通过同等经验替代
需通过微软云背景安全审查
工作职责
为Microsoft 365和Copilot的性能、可扩展性、可靠性及战略效率设定技术方向与架构，连接客户体验、平台健康度、资源消耗与长期系统演进
端到端负责复杂且模糊的工程问题，涵盖深度技术调查、架构设计、实施、生产部署、度量与持续结果，尤其针对跨多个服务和组织的难题
领导跨组织工程工作与架构决策，平衡性能、可靠性、可扩展性、资源效率、运营复杂度、工程速度与客户影响，并对非直接管辖团队施加影响
构建可复用的平台能力与技术杠杆，将常见问题和成功解决方案转化为共享架构、框架、API、自动化工具和工程模式，惠及多个团队
利用深厚的系统理解与数据驱动工程决策，应用遥测、剖析、基准测试、实验、原型、评估框架和生产信号来识别根本原因、量化机会并做出明智的技术权衡
领导设计与实施高影响力工程方案，涵盖延迟降低、基础设施需求减少、遥测效率、资源利用率、可靠性、成本效率及可扩展服务运营
构建并应用智能体、自动化、AIOps及AI驱动的工程系统，连接遥测与运营数据，调查问题、评估方案、自动化修复，将手动工程流程转化为智能可扩展系统
通过架构领导力、设计与代码审查、工程标准、技术沟通、可复用实践以及指导培养高级工程师和技术领导者，全面提升组织工程水准
优先资格
计算机科学硕士学历加8年以上经验，或本科学历加12年以上经验
年以上构建商业级软件经验，重点在关键任务、大规模高可用服务领域
具备大型分布式系统的技术方向设定与架构决策经验
擅长端到端处理复杂模糊的工程项目
精通大规模云/分布式系统的性能、可扩展性、可靠性与效率工程
能通过可复用平台、框架、API或自动化创造技术杠杆
具备跨组织技术领导力与影响力，能指导高级工程师
熟悉LLM平台、模型推理系统或大规模AI基础设施的性能与成本优化
掌握AI工程技能，能运用智能体、自动化、AIOps等加速工程流程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖云与AI产品核心链路，技术栈前沿且业务影响力巨大
- 享有微软完善的福利体系与内部技术社区资源
- 跨部门协作机会多，职业网络广阔
- 系统复杂度极高，需处理海量遥测数据与跨组织利益协调
- 技术迭代快，需保持高强度学习
- 适合追求技术深度与广度、擅长在模糊环境中推进复杂项目、具备强跨团队影响力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 绩效压力较大，需持续输出可量化的性能指标改进
角色解读
- 向首席工程师（Distinguished Engineer）或技术副总裁发展
- 可横向拓展至AI平台架构、云基础设施治理或全球技术战略制定
- 负责微软365及Copilot底层平台（SWIQ）的性能调优与架构演进
- 主导跨团队技术攻关，解决高并发、低延迟与资源效率难题
- 引入AI工程化手段（如AIOps、智能体）自动化运维与故障排查
- 精通C++/Java/Python等语言及大型分布式系统架构设计
- 熟练掌握性能剖析、遥测数据分析与基准测试方法
- 具备AI基础设施优化经验及自动化运维工具开发能力
申请策略
- 提前研究微软365/Copilot技术博客，准备针对“性能瓶颈定位”或“AI赋能工程”的结构化案例
- 关注内部技术社区活跃度
- 突出大规模分布式系统性能优化案例，量化延迟降低/资源节省比例
- 强调跨团队架构决策与mentorship经验
- 展示AI/AIOps落地实践
- 深化分布式追踪与性能剖析工具链（如PerfView, eBPF）
- 补充LLM推理优化与向量数据库知识
- 提升技术写作与跨文化沟通能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出数据驱动决策过程、权衡取舍逻辑及最终可量化业务收益
- 强调系统性思维与长期维护考量
- 请分享一次你通过数据分析定位并解决大规模系统性能瓶颈的经历
- 如何设计兼顾性能、成本与可靠性的分布式架构？
- 介绍一个你引入AI/Automation提升工程效率的项目
- 面对跨团队技术分歧，你如何推动架构对齐？
- 复习分布式系统一致性、缓存策略与容量规划原理
- 梳理过往主导的架构重构或性能攻坚项目
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
微软提供具有竞争力的基础薪资与丰厚的RSU股票激励，配合行业领先的福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (8.0千–15.0万/月)
成长发展
90较高
岗位聚焦前沿AI工程与大规模云架构，提供明确的导师制与技术领导力培养路径，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、AIOps、LLM、分布式系统、遥测分析
成长机会mentoring and developing senior engineers、Raise the engineering bar
业务类型profit_center
工作生活
60中等
微软通常推行混合办公模式，但JD未明确说明；作为核心性能团队，可能面临一定的项目交付压力与跨时区协作需求。
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
75中等
直接参与全球数亿用户使用的M365与Copilot核心底座建设，技术成果具有广泛的社会生产力价值，使命感较强。
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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