中科曙光
高级运维研发工程师（天津）(J13845)
高级运维研发工程师（天津）(J13845)
发布于 4 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
Aiops
Go
自动化运维
高性能计算
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
技术挑战高、学习机会多，适合追求技术成长的运维研发工程师，薪资有竞争力，WLB需自行确认。
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
3.1万
比DevOps/SRE中位数低
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 470 个在招 · 其中DevOps/SRE 11 个
市场机会
选择不多
天津 · DevOps/SRE · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责中科曙光高性能计算平台的运维研发工作
核心是设计与开发自动化运维平台、推动软硬件一体化交付、并利用AI技术（如大模型、AIOps）赋能运维场景，以提升大规模集群的稳定性和运维效率
这是一个兼具深度系统运维与前沿技术探索的岗位
最低要求
技术基础：熟悉 Linux 操作系统、计算机网络等基础知识，理论扎实
开发能力：精通 Linux 系统下 C、C++、GoLang 或 Python、SHELL 等至少一门脚本语言开发
自动化工具：熟悉 Ansible、Puppet 等自动化运维工具，对自动运维有深刻理解和长期实践经验
大规模集群经验：有大规模集群系统的运维开发经验，对软件高可用、高并发有深刻理解，能够独立完成线上系统部署与问题排查
云原生技术：熟练掌握 Docker、Kubernetes，对核心概念、网络、存储架构有深入了解
了解 CNCF 生态技术，如 Serverless、Service Mesh、Prometheus、Knative 等
软素质：学习能力强、肯钻研、认真踏实
具备良好的时间观念、沟通能力和团队协作精神，乐于分享
AI 能力：
a. 基础认知：了解人工智能、机器学习、深度学习的基本概念和原理
b. 工具应用：能够熟练使用主流 AI 辅助工具（如 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 等）进行代码编写、补全、重构、调试及文档生成，提升研发效率
c. 场景落地：具备将 AI 技术应用于实际运维场景的能力，例如：
) 日志与问题分析：利用 AI 辅助分析复杂日志，快速定位故障根因
) 脚本与代码生成：借助 AI 工具自动生成或优化运维脚本、配置文件及单元测试用例
) 智能运维（AIOps）：了解或参与过智能告警、根因自动定位、容量预测等智能运维平台的开发或应用
持续学习：对 AI 技术发展趋势保持关注，具备快速学习和应用新技术的能力
工作职责
提升运维自动化水平：负责研发并优化运维平台、PaaS 服务、监控系统及自动化部署工具，核心目标是提升系统运维的自动化、智能化水平，降低人工干预成本
推动一体化交付：主导公司软件产品与硬件产品的一体化交付方案设计与实施，确保产品开箱即用，简化客户部署流程
建立运维规范体系：负责系统运维和交付规范的体系化输出，包括操作手册、应急预案、巡检标准等，提升运维团队整体效率和质量
保障平台稳定运行：参与大规模集群/数据中心监控和管理系统的设计与研发，确保平台日常稳定运行，包括监控预警、故障快速响应与修复、用户支持服务及问题解答
参与核心系统运维：作为一线或二线支持人员，专注于高性能计算系统（含基础设施、计算资源、存储、网络等）的技术支持，高效解决系统难题，定制优化方案
AI 赋能运维：积极探索并应用 AI 技术于运维场景，如利用大模型（LLM）辅助日志分析、故障排查、自动生成运维脚本，以及参与智能运维平台（AIOps）的研发与优化，提升运维决策的智能化水平
优先资格
热衷开源软件研究和参与者优先
有从 0 到 1 参与大型项目经验者优先
有智能运维项目或 AI 平台开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能深入接触大规模高性能计算系统，获得在复杂技术环境中解决问题的宝贵经验
- 岗位要求涵盖云原生、AI等前沿技术栈，有利于个人技术视野和技能的持续升级
- 直接参与公司核心产品的运维与交付，工作成果可见度高，与产品结合紧密
- 中科曙光在高性能计算领域有深厚积累，平台和业务具有一定的行业独特性
- 技术要求全面且深入，需要同时具备开发能力、运维经验、系统架构视野和AI应用思维，学习曲线陡峭
- 适合对Linux系统、云计算和自动化有深厚兴趣，并乐于通过开发手段解决运维难题的技术人员
- 尤其欢迎对AI技术如何赋能传统IT运维有热情、渴望在复杂系统上进行技术实践的候选人
缺点 / 挑战
- 保障大规模集群稳定运行的责任重大，可能面临突发故障处理的压力
- 将AI技术切实落地到传统运维场景并取得实效，需要持续的探索和创新，存在一定挑战
角色解读
- 技术专家路线：深入高性能计算运维与AIOps领域，成为特定技术方向的专家
- 架构师路线：从单点技术向系统架构设计演进，负责整体运维平台的技术选型与架构
- 技术管理路线：在具备深厚技术背景后，带领团队负责运维体系的建设与管理
- 设计和研发提升运维自动化、智能化的平台与工具，减少人工操作
- 负责高性能计算软硬件产品的一体化交付设计与实施，简化客户使用流程
- 保障大规模计算集群的稳定运行，进行监控、故障响应和技术支持
- 探索和实践AI技术在运维场景的应用，推动智能运维平台（AIOps）的发展
- 扎实的Linux系统和网络基础，精通C/C++、Go、Python等至少一门开发语言
- 具备大规模集群运维和云原生技术（Docker， Kubernetes）的深厚实践经验
- 能够熟练运用AI辅助工具，并理解将其应用于日志分析、脚本生成等实际运维场景
- 良好的问题解决能力、系统设计能力和团队协作精神
申请策略
- 仔细研究中科曙光的产品线（如曙光服务器、云计算解决方案），了解该职位如何支撑其核心业务
- 在面试中，可以准备一个关于‘利用自动化工具或AI思路解决某个复杂运维问题’的具体故事，展示你的思维过程和价值
- 重点突出与Linux、自动化运维、大规模集群管理相关的项目经验和技术成果
- 详细描述使用Docker、Kubernetes等云原生技术解决实际问题的案例
- 如果有使用Python/Go等语言开发运维工具或平台的经历，务必清晰说明
- 展示对AIOps的理解或任何将AI技术应用于运维场景的实践经验（包括个人项目）
- 系统学习并实践Kubernetes的高级特性和云原生生态工具（如Prometheus监控栈）
- 尝试使用GitHub Copilot等工具，并探索如何将其高效集成到日常开发工作流中
面试指南
- 对于技术设计类问题，采用‘背景-目标-方案-挑战-结果’的结构进行阐述，突出你的架构思维和工程能力
- 对于故障处理类问题，清晰地描述从监控告警、信息收集、分析推断到最终解决的全过程，并总结经验教训
- 对于AI相关问题，结合JD要求，说明你对‘AI赋能运维’的理解，可以从日志分析、异常检测、智能推荐等具体场景切入
- 请介绍一个你设计或主导开发的运维平台或自动化工具，解决了什么问题？
- 描述一次你在大规模集群环境中处理严重故障的经历，你是如何定位并解决的？
- 你认为AI技术可以在运维的哪些具体环节发挥作用？你有相关的实践或设想吗？
- 如何设计一个高可用的自动化部署流水线来交付我们的软硬件一体机？
- 你如何确保在运维工作中持续学习和应用新技术，比如Kubernetes或AIOps？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
65中等
该职位薪资按市场水准估算，但在天津新一线城市中应具有竞争力。作为高级技术岗位，能够获得与技能匹配的报酬。
薪资信号市场水准 (2.2千–4万/月)
成长发展
85较高
该职位对技术成长有很高要求，涉及大规模系统、云原生、AI等多个前沿领域，提供了丰富的技术挑战和学习机会，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Docker、AIOps、LLM、Go、Python、Prometheus
成长机会持续学习、对 AI 技术发展趋势保持关注
业务类型profit_center
工作生活
55较低
职位描述未明确提及办公模式和WLB相关政策，工作地点固定在天津。保障大型系统稳定运行的职责可能带来一定工作压力。
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
75中等
在高性能计算这一具有战略意义的行业工作，为国家关键基础设施提供技术支撑，具有较高的社会价值。积极应用AI技术也体现了技术创新导向。
行业发展稳定成熟行业
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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