商汤
训练数据平台架构师
训练数据平台架构师
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
CI/CD
Go
Sre
可观测性
自动化运维
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
AI大厂核心基建岗，技术前沿、成长空间大，但需承担生产稳定性责任
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
4.8万
比DevOps/SRE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
91 个在招 · 其中DevOps/SRE 3 个
市场机会
选择适中
深圳 · DevOps/SRE · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI数据基础设施平台的工程环境、CI/CD及生产运行保障，构建自动化构建、测试与发布体系
同时负责容器、数据库等基础设施的接入维护，建设可观测性系统（日志/监控/告警），并通过开发自动化工具提升系统稳定性、安全性及故障处置能力
最低要求
计算机相关专业统招本科及以上学历，或具备同等水平的工程实践能力
年以上 SRE、DevOps、平台工程或后端基础设施经验
熟悉 Linux、Docker 和 Kubernetes 或同类容器编排系统
熟悉 GitLab CI/CD、Jenkins 或同类持续集成与发布工具
熟悉 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 或同类可观测体系
熟悉 PostgreSQL 或主流关系型数据库的运行、备份、恢复和监控
了解 OIDC/OAuth2、密钥管理、最小权限和常见应用安全实践
能使用 Go、Python 或 Shell 开发可靠的自动化工具，具备良好的代码实现能力
熟悉网络、负载均衡、对象存储和常见线上故障排查方法
具备生产值守、事故复盘、责任心和跨团队协作能力
工作职责
负责 AI 数据基础设施平台的工程环境、持续集成、持续交付和生产运行保障
建设服务自动构建、测试、镜像发布、灰度、回滚和环境配置管理能力
负责容器、数据库、密钥、身份认证和服务账号等基础设施接入与日常维护
建设日志、指标、链路追踪、告警和运行看板，持续提升系统可观测性
负责 PostgreSQL 备份、恢复、容量管理和故障演练，保障核心元数据安全
开发外部系统集成组件及自动化工具，处理鉴权、限流、超时、重试和对账
参与系统发布、故障处置、容量规划和稳定性建设，沉淀标准化 Runbook
支持对象存储、网络和多环境接入，参与数据基础设施相关技术验证
优先资格
【加分项】
有 AI 平台、数据平台、训练平台或大规模内部研发平台经验
熟悉主流对象存储或分布式存储系统
有多集群、多环境、容灾或大规模数据链路运维经验
有供应链安全、镜像签名、漏洞扫描或合规审计经验
有 Go 服务开发、外部系统集成或开源基础设施项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈现代（K8s, Go, Cloud Native），职业竞争力强
- 热爱自动化与稳定性建设，具备扎实后端开发能力，喜欢解决复杂系统问题的SRE/DevOps工程师
缺点 / 挑战
- 身处AI头部大厂，接触前沿的大规模数据基础设施挑战
- 作为底层基础设施岗位，需承担生产环境稳定性压力，可能涉及On-call值班和紧急故障响应
角色解读
- 可向高级SRE专家、平台架构师或基础设施团队负责人方向发展，深入云原生与AI Infra领域
- 构建和维护支撑AI大模型训练的数据基础设施平台，确保CI/CD流程的高效与稳定
- 精通Kubernetes容器编排、主流CI/CD工具链以及Prometheus/Grafana可观测性体系建设
申请策略
- 准备几个关于高可用架构设计、故障演练（Chaos Engineering）或性能调优的深度案例，展示系统性思维
- 突出在大规模集群下的K8s运维经验、CI/CD流水线优化案例，以及使用Go/Python编写自动化运维工具的具体成果
- 强化对AI训练平台数据流转的理解，补充分布式存储和网络协议相关知识，提升故障根因分析能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答，重点强调量化指标（如MTTR降低百分比、部署频率提升倍数）
- 请描述你曾经搭建或优化的CI/CD流水线，解决了哪些痛点？
- 在Kubernetes环境中，如何定位并解决Pod频繁CrashLoopBackOff的问题？
- 如何设计一个高可用的PostgreSQL集群，并保证数据不丢失？
- 面对突发的线上流量洪峰，你的容量规划和应急响应策略是什么？
- 复习云原生核心概念（Service Mesh, Operator模式），回顾一次完整的重大故障复盘经历，梳理自己的技术栈深度
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
作为已上市的AI头部大厂，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，对补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
职位聚焦于AI数据基础设施这一前沿领域，技术栈先进（K8s, Go, 可观测性），对个人技能成长和技术视野拓展极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Go、PostgreSQL、Prometheus、OpenTelemetry、CI/CD
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD提及“生产值守”和“故障处置”，暗示需要应对线上突发状况，工作节奏可能较快，WLB存在一定挑战。
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
服务于AI大模型训练这一国家战略级技术领域，虽然属于后台支撑角色，但对推动AI产业发展具有基础性意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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