Staff Engineer(AI Operations Engineer)

优缺点分析

角色解读

• 从AI运维工程师向高级SRE或AI平台架构师发展，深入掌握AI基础设施
• 向AI治理与合规专家转型，负责企业级AI战略落地与监管合规
• 负责AI平台（如Copilot Studio）的日常运维、事件管理和系统健康监控，确保高可用性
• 管理MCP接口和API服务，保障AI工具与外部数据源的稳定连接与性能
• 生成运维报告，推动持续改进，并为用户提供技术赋能与培训
• 精通Copilot Studio及对话式AI平台的运维与事件管理
• 具备MCP（Model Context Protocol）和API管理的实际操作经验
• 出色的英语沟通能力及跨部门协作能力，能主导SLA管理和事后分析

申请策略

• 准备全英文面试，展示在跨国团队中的沟通与协作能力
• 了解Nagarro的业务模式及AI解决方案在中国市场的落地情况
• 突出在Copilot Studio或类似对话式AI平台的运维、事件管理及SLA达成经验
• 详细列举MCP接口管理、API监控及故障排查的具体项目案例
• 强调跨文化沟通能力、英语流利度及用户赋能/培训经验
• 深入学习Model Context Protocol (MCP) 规范及API网关管理工具
• 了解Azure AI Services及主流AI治理框架（如NIST AI RMF）

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出数据指标和SLA达成率
• 结构化回答：从监控告警、故障隔离、根因分析、修复恢复、事后复盘及预防措施六个步骤阐述事件管理流程
• 请描述一次你处理Copilot Studio或类似AI平台重大故障的经历，你是如何进行根因分析的？
• 在管理MCP接口和API服务时，你如何确保系统的稳定性和安全性？
• 你如何制定和跟踪事件响应的SLA？如果未达标，你会采取什么改进措施？
• 如何将复杂的技术概念转化为非技术用户易于理解的指导？
• 复习SRE核心理念（如SLI/SLO/SLA、错误预算、事后复盘模板）
• 了解MCP协议的最新规范及Copilot Studio的架构与常见运维痛点