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智算云PaaS平台架构师(J18843)
智算云PaaS平台架构师(J18843)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai Infra
Cni
Operator
Service Mesh
云原生
可观测性
容器网络
值不值得投
53综合评分
综合评分 53
前沿云原生/AI Infra技术架构岗，技术挑战大成长快，薪资福利未披露。
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
4万
比架构师中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 210 个在招 · 其中架构师 2 个
市场机会
选择适中
杭州 · 架构师 · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智算云PaaS平台的总体架构设计与技术规划，核心工作围绕企业级容器云和云原生平台的建设
包括Kubernetes集群管理、容器网络、微服务治理、云原生可观测性体系以及AI Infra等前沿技术的落地与产品化，旨在解决大规模生产环境下的性能、稳定性和资源利用率问题
最低要求
计算机、软件工程、通信等相关专业，本科及以上学历
要求 5年以上 Kubernetes / 容器平台实际开发设计项目经验
熟练掌握主流开源容器网络原理、曾从事云原生容器网络相关开发和设计经验，有从事自研CNI工作优先
能够阅读和分析 Kubernetes 核心源码及控制器逻辑，对 Operator、CRD、Controller、Admission Webhook 等扩展机制有深入理解
具备数百至数千节点 Kubernetes 集群或多集群生产环境经验，处理过真实的性能瓶颈、高可用、集群升级和重大故障问题
参与过 Kubernetes、KubeVirt、Istio、Prometheus、Cilium 等开源项目优先
有大型金融、运营商、政务云或央企云平台项目经验优先
有 GPU Kubernetes、AI Infra、LLM 推理平台建设经验，例如 GPU 调度、共享 GPU、模型服务和推理服务平台等
工作职责
负责企业级容器云 / 云原生平台的总体架构设计、技术规划，包括kubernetes任务编排，容器存储，容器网络，集群可观测等服务产品化
负责 Kubernetes 集群规划、部署、升级、扩容、多集群管理及高可用设计，解决大规模生产环境中的性能、稳定性和资源利用率问题
负责容器云核心能力建设，包括计算、网络、存储、镜像仓库、调度、弹性伸缩、租户隔离、权限管理、配额管理等
负责微服务治理能力建设，包括服务注册发现、配置中心、API Gateway、Service Mesh、流量治理、灰度发布、熔断限流等
负责云原生可观测体系建设，覆盖 Metrics、Logs、Tracing、Event、告警、应用拓扑和故障根因分析等
跟踪 Kubernetes、CNCF、Platform Engineering、AI Infra 等技术趋势，推动新技术在产品中的落地
参与容器云产品竞争分析，对 OpenShift、Rancher、灵雀云 ACP、华为云 CCE、阿里云 ACK 等产品进行持续研究
优先资格
有从事自研CNI工作优先
参与过 Kubernetes、KubeVirt、Istio、Prometheus、Cilium 等开源项目优先
有大型金融、运营商、政务云或央企云平台项目经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度与前沿性：岗位聚焦于云原生和AI Infra等核心技术领域，能持续接触和推动前沿技术落地
- 产品化视角：不仅是开发，还涉及产品化、竞争分析，能培养完整的技术产品思维
- 大项目经验：有机会参与或主导面向金融、运营商、政务云等大型客户的重要项目
- 技术难度高：要求对Kubernetes等核心组件有源码级理解，并能解决生产环境中的复杂难题，对个人技术实力要求极高
- 综合能力强：需要架构设计、技术规划、产品化、竞品分析等多方面能力，不仅是编码
- 拥有5年以上容器与云原生平台深度开发和架构经验，对Kubernetes等核心组件有源码级研究兴趣，渴望在技术深度和广度上持续突破，并具备解决大规模生产系统复杂问题能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 解决复杂问题：有机会处理大规模集群带来的真实性能、稳定性和架构挑战，技术成长快
- 可能存在跨地域协作：若工作地与项目所在地不一致，可能需要应对一定的差旅或远程协作挑战
角色解读
- 技术专家路线：成为云原生或AI Infra领域的顶尖技术专家，参与行业标准制定或开源社区贡献
- 架构师路线：负责更广泛的企业云基础设施或混合云/多云架构的顶层设计
- 技术管理路线：带领大型研发团队，负责云平台产品线或技术方向的整体规划与交付
- 设计和规划企业级容器云与云原生平台的整体技术架构，确保其能支撑大规模、高可用的生产环境
- 深度解决Kubernetes集群在性能、稳定性、资源利用率等方面的核心技术挑战，并推动平台核心能力（网络、存储、调度、安全等）的产品化
- 负责微服务治理和云原生可观测性体系的建设，提升平台的运维和管理能力
- 跟踪前沿技术（如AI Infra、Platform Engineering），并将其融入产品，同时进行竞品分析以保持产品竞争力
- 对Kubernetes内核及扩展机制（Operator， CRD， Webhook）有源码级理解，能进行深度定制与优化
- 具备大规模（数百至数千节点）集群的生产环境实战经验，能处理复杂的性能、高可用和故障问题
- 精通云原生技术栈，包括Service Mesh（Istio）、可观测性（Prometheus）和网络（CNI， Cilium）
- 了解AI基础设施与大模型推理平台（如GPU调度、模型服务），并有将其与容器平台结合的经验
申请策略
- 研究新华三智算云产品线及技术方向，在简历或面试中体现出你对该公司业务的了解和兴趣
- 准备一个关于‘设计一个支持数千节点、高可用的多集群Kubernetes平台’的架构设想，以展示你的系统设计能力
- 重点突出5年以上的Kubernetes/容器平台设计和开发经验，并具体描述参与过的集群规模、解决的核心技术难题
- 详细阐述对Kubernetes核心源码的理解和实际应用案例，如开发过Operator、解决过特定组件性能问题等
- 列出参与或贡献过的知名开源项目（如Istio， Prometheus），并说明具体贡献
- 单独说明在GPU调度、AI推理平台等AI Infra相关领域的经验，这是本岗位的差异化要求
- 深入研究Kubernetes调度器、网络插件（CNI）等核心模块的源码，准备能体现深度的项目案例
- 系统学习和实践AI Infra相关技术，如GPU共享调度（MIG/MPS）、大模型服务框架（vLLM等），可搭建个人实验环境
面试指南
- （STAR原则）情境(Situation)：描述背景和目标
- 任务(Task)：明确你的角色和责任
- 行动(Action)：详细说明你采取的技术方案和步骤
- 结果(Result)：量化成果和收获
- （深度分析）从原理入手：阐述技术组件的工作原理，指出潜在问题
- 设计解决方案：提出改进或替代方案，并解释设计权衡
- 展望影响：说明该方案对性能、可维护性等方面的影响
- （产品思维）分析需求：区分核心功能和高级功能
职位点评
薪资福利35
成长发展92
工作生活50
使命价值68
薪资福利
35较低
职位描述中未提及任何薪资、福利待遇信息，对物质回报的满足程度无法判断。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
92较高
该职位处于云原生、AI Infra等前沿技术领域，要求深入源码和解决复杂架构问题，对技术深度和广度的成长推动极强，且涉及产品化和架构规划，发展空间明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、云原生、CNI、Operator、Istio、Prometheus、GPU调度、AI Infra、LLM推理平台
成长机会推动新技术在产品中的落地、技术规划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位描述中未提及任何关于工作模式、弹性办公或WLB的信息，办公灵活性无法判断。可能为高强度技术研发岗位。
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
68中等
岗位致力于构建支撑企业数字化和AI发展的关键基础设施（云平台），具有行业价值。但属于底层平台建设，社会直接影响力感知不明显。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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