软件运维工程师(J44952)

优缺点分析

角色解读

• 初期可成长为具备AI运维能力的SRE工程师，掌握大模型平台的底层运维架构
• 未来可向资深运维架构师或AI运维平台技术专家方向发展，主导企业级智能运维体系的建设
• 负责AI大模型平台及AI产品系统的日常运维，确保系统的高可用性和稳定性
• 参与运维智能平台的开发，利用AI技术实现自动巡检、告警分析和故障诊断，提升运维效率
• 推动AI技术在运维场景中的落地，构建运维AI能力体系，实现运维工作的智能化转型
• 扎实的Linux系统基础，熟悉MySQL、Redis、Kafka等中间件及Kubernetes、Prometheus等云原生和可观测性技术
• 熟练掌握至少一门编程语言（Python/Go/Shell/Java），具备运维开发（DevOps）能力
• 了解主流公有云架构及AI大模型系统的基本运行原理，具备故障排查和系统调优能力

申请策略

• 在面试前了解海信在AI和大模型领域的业务布局，展现对公司业务方向和技术战略的关注
• 突出在Linux环境下的运维经验，以及对Kubernetes、Prometheus等云原生和可观测性工具的实际使用或项目经历
• 展示Python或Go等语言的编程能力，特别是编写自动化脚本或开发运维工具的经验
• 如果有大模型、AI系统或互联网高并发系统的运维实习经验，务必在简历中详细描述
• 深入学习Kubernetes的底层原理及Prometheus/OpenTelemetry的监控告警配置，提升云原生运维实战能力
• 了解主流AI大模型的部署架构及推理服务的运维要点，补充AI基础设施相关知识

面试指南

• 故障排查类：采用STAR法则，按照‘发现问题-收集日志/监控指标-分析根因-解决问题-复盘预防’的逻辑展开
• 技术原理类：先阐述核心概念和架构，再结合实际应用场景或项目经验说明具体配置和优化方法
• 请描述一次你排查过的最复杂的系统故障，你是如何定位和解决的？
• 在Kubernetes环境中，如果一个Pod频繁重启，你会如何排查原因？
• 你如何使用Python或Go编写自动化运维脚本？请分享一个你开发过的运维工具
• 对于AI大模型平台的运维，你认为与传统Web应用运维最大的区别是什么？
• Prometheus和OpenTelemetry在你的项目中是如何结合使用的？
• 复习Linux系统调优、网络排查命令，以及Kubernetes核心组件的工作原理