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軟體工程師_汐止
軟體工程師_汐止
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全栈开发
全栈开发
Ceph
Css
Html
JavaScript
自动化测试
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
上市公司算力基础设施支持岗，技术栈全面且前沿，成长空间大，但产线维护可能带来一定压力。
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
1.5万
比全栈开发中位数低
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 280 个在招 · 其中全栈开发 2 个
市场机会
选择不多
新北 · 全栈开发 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责制造测试网站的全栈开发、DevOps环境建置与维护，以及GPU伺服器产测软件的开发
你需要使用Python、Django、Kubernetes等技术，参与自动化测试框架开发与容器化服务部署，确保系统的高可用性与产线稳定运行
最低要求
职位描述中未明确列出最低学历与经验要求，但需具备Python、Django、Kubernetes、Docker、Ceph等相关技术能力，并具备自动化测试框架开发经验
工作职责
全栈Web应用开发：
编写深思熟虑、可维护的代码
维护现有代码库，包括故障排除和添加新功能
确保应用的最佳性能、质量和响应速度
使用HTML、CSS、JavaScript和Django框架构建优雅的Web应用
与项目、设计及其他职能团队合作，寻找创新的解决方案
DevOps工程师：
负责建置和维护Kubernetes环境
将现有生产服务迁移至新建立的Kubernetes平台
管理和优化Ceph存储集群，确保数据安全和高效存取
与团队合作，确保平台的高可用性和性能
GPU伺服器产测软件Fusion系统工程师：
撰写GPU Server相关的自动化测试脚本
开发Python-based自动化测试框架
使用Docker, Kubernetes等容器化应用程序建置服务
规划、建置部署与维护产线的Server VM
产线产测系统服务的故障排除
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面且前沿，涵盖全栈开发、云原生（K8s/Docker）及GPU底层测试，能积累复合型技术经验
- 依托大型制造企业的实际产线场景，能深入接触智能制造与算力基础设施的核心业务
- 上市公司平台稳定，项目资源充足，有利于参与大规模分布式系统的实战
- 岗位涉及全栈、DevOps和产测三个方向，可能需要兼顾多条业务线，工作跨度大，对精力分配要求高
- 适合具备扎实Python基础、对云原生和自动化测试有热情，且希望在智能制造与算力基础设施领域深耕的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 产线系统对稳定性要求极高，故障排除和系统迁移可能面临较大的交付压力与On-call需求
角色解读
- 纵向可发展为资深DevOps专家或全栈架构师，负责更复杂的系统设计与高可用架构
- 横向可向制造执行系统（MES）或工业软件产品经理转型，深入理解智能制造与GPU算力基础设施
- 负责制造测试网站的全栈开发，使用Python/Django构建前端与后端功能
- 建置与维护Kubernetes和Ceph存储集群，负责DevOps与容器化部署
- 开发GPU伺服器产测软件，编写自动化测试脚本并维护产线Server VM
- 熟练掌握Python及Django框架，具备HTML/CSS/JS前端基础
- 精通Kubernetes、Docker等容器化技术，熟悉Ceph分布式存储
- 具备自动化测试框架开发经验，了解GPU伺服器硬件及产线测试流程
申请策略
- 在面试中展现对智能制造和算力基础设施业务的理解，说明技术如何赋能产线效率提升
- 准备好应对跨团队协作的场景问题，体现与项目、设计及硬件团队沟通的能力
- 突出Python/Django全栈开发经验，展示独立负责Web应用从0到1或重构的项目案例
- 详细列出Kubernetes集群管理、Ceph存储优化或Docker容器化部署的实际落地经验与性能提升数据
- 强调自动化测试框架开发经历，特别是与硬件或服务器产线相关的测试脚本编写经验
- 深入学习Kubernetes高级特性（如Operator开发、网络插件）及Ceph存储底层原理
- 了解GPU伺服器架构（如NVIDIA GPU直通、MIG技术）及主流产测系统的工作原理
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出技术难点和解决思路
- 故障排查框架：按照“现象确认 -> 日志/监控分析 -> 隔离问题 -> 根因定位 -> 修复与复盘”的标准流程回答，体现严谨的工程思维
- 请描述你使用Django开发Web应用的经验，如何保证代码的可维护性和系统的高并发响应？
- 在将生产服务迁移至Kubernetes平台时，你遇到过哪些挑战？如何确保迁移过程中的高可用性？
- 针对Ceph存储集群，你如何进行性能优化和故障排查？
- 请分享你开发Python自动化测试框架的经验，如何设计框架以支持GPU Server的产线测试？
- 当产线产测系统出现突发故障时，你的排查思路和应急处理流程是什么？
- 复习Python/Django核心机制、Kubernetes架构及Ceph存储原理，准备相关技术细节的白板推演
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
职位未明确披露薪资，但基于上市公司背景及新北市软件工程师市场行情，薪资具备一定竞争力，能满足基本生活与稳定需求。
薪资信号未披露（AI估算：1千–2万/月）
成长发展
85较高
技术栈涵盖全栈、云原生DevOps及GPU底层测试，技术深度与广度兼具，能为个人技术成长提供极佳的实战平台。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Django、Kubernetes、Docker、Ceph、HTML、CSS、JavaScript
业务类型cost_center
工作生活
50较低
职位涉及产线系统维护与DevOps，可能需要应对突发故障，且未明确提及WLB或弹性办公，生活化动机满足度一般。
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
65中等
岗位服务于GPU伺服器制造与测试，支撑算力基础设施建设，具有一定的产业价值，但属于企业内部支持系统，社会直接感知度一般。
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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