云平台开发工程师，云监控

优缺点分析

角色解读

• 在云平台与可观测性领域深耕，成为该领域的技术专家或架构师
• 随着经验积累，可以负责更大规模的平台建设或向技术管理岗位发展
• 积累大型系统建设和治理经验，为未来向基础架构、SRE或更高级别的技术岗位转型打下基础
• 负责云监控平台核心后端服务的架构设计与代码实现，构建高性能的数据处理管道
• 设计和维护分布式系统，确保监控数据的采集、存储、查询和告警链路的稳定与高效
• 参与跨团队协作，利用监控数据解决复杂的技术和业务问题，提升整体平台可靠性
• 持续对监控系统的性能、容量和稳定性进行优化与治理
• 扎实的后端开发功底，精通Go语言或至少一种主流后端语言
• 深入理解分布式系统原理，有高并发、高可用服务的设计与落地经验
• 熟悉云原生生态，特别是Kubernetes及Prometheus、OpenTelemetry等可观测性技术栈
• 具备良好的Linux系统功底和线上故障排查能力，有运维意识

申请策略

• 申请前，可以深入了解商汤的AI基础设施和云平台相关公开资料，理解该职位在其中的作用
• 在简历或面试中，可以表达你对构建可靠、可观测系统的技术热情，而不仅仅是完成开发任务
• 详细描述你在高并发后端服务、分布式系统设计方面的具体项目经验和成果
• 突出使用Go语言、Kubernetes、Prometheus/Grafana/OpenTelemetry等技术栈的实际案例
• 列举参与过的性能优化、故障排查、系统稳定性治理的成功事例
• 如果有的话，强调时序数据库（如VictoriaMetrics）、日志系统（如ClickHouse）的使用经验
• 系统学习eBPF等新型可观测性技术，以匹配加分项要求
• 深入研究OpenTelemetry标准和组件（如Collector），可以尝试搭建一个小型Demo

面试指南

• 对于架构设计问题，遵循“背景-目标-方案-挑战-结果”的结构，重点突出你的设计思考和量化收益
• 对于技术方案问题，要体现系统性思维，从数据源、采集、传输、存储、查询、告警全链路来考虑，并说明技术选型依据
• 对于故障排查问题，遵循“现象-假设-验证-解决-预防”的逻辑，展现清晰的思路和运维意识
• 请描述一个你设计或优化过的高并发后端服务架构，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如何在Kubernetes集群中实现全面的应用监控？你会选择哪些组件，如何设计数据采集和存储方案？
• Prometheus在大规模环境下可能遇到性能瓶颈，你会如何进行优化和扩展？
• 假设线上监控数据出现异常延迟，你的排查思路和步骤是怎样的？
• 你对OpenTelemetry有何理解？它解决了哪些传统监控工具的痛点？