道富公司
Software Engineering & Development, SrAssc
Software Engineering & Development, SrAssc
发布于 大约 16 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
CI/CD
Llmops
Mlops
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
外企巨头，前沿AI技术栈，薪资优厚，但工作强度可能较高。
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
33K
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 490 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建、自动化和运维大规模企业级AI平台，涵盖共享AI服务、Agentic AI、LLM服务及RAG平台，并部署在AWS和Azure环境
你将专注于Kubernetes集群管理、基础设施自动化（Terraform）、CI/CD流水线以及LLMOps/MLOps实践，确保平台的高可用性、安全性和可扩展性
适合具备扎实云原生和DevOps技能，并对前沿AI技术充满热情的工程师
最低要求
年以上云工程、DevOps、基础设施工程或MLOps经验
年以上企业环境Kubernetes管理经验，包括Docker、Helm、集群监控、告警配置和容器安全
精通使用Terraform、Harness CI/CD流水线和Shell脚本进行云基础设施配置
具备AWS经验，包括EKS、IAM、VPC网络、Lambda、CloudWatch、ECR和S3
具备Azure经验，包括AKS、Azure网络、Entra ID、Azure Monitor和Key Vault
有支持云原生应用和生产工作负载的经验
具备良好的沟通、故障排除和自动化能力
工作职责
在AWS和Azure上构建、部署和支持企业级AI平台服务
实施可扩展、安全且高可用的云基础设施
支持Agentic AI、生成式AI、RAG和基于LLM的解决方案
在AKS和EKS中部署、管理和排查多租户Kubernetes集群
配置命名空间、RBAC、Ingress控制器、服务网格和网络组件
支持自动扩缩容、工作负载调度、集群升级和平台弹性
监控集群健康、性能、安全和容量利用率
使用Terraform配置云基础设施
开发可复用的基础设施即代码模块和CI/CD部署流水线
自动化环境配置、应用部署和运维任务
利用AI辅助工具和自动化代理提高运维效率
为AI和ML解决方案实施CI/CD流水线
支持模型部署、版本控制、监控和生命周期管理
启用RAG流水线、向量数据库和LLM集成
配置AI可观测性和性能监控
配置仪表板、告警和可观测性解决方案
使用行业标准平台实施监控
开发智能运维自动化和AIOps能力
支持自动根因分析和异常检测计划
优先资格
Kubernetes管理认证
有生成式AI或Agentic AI平台经验
熟悉LLMOps、MLOps或AI平台运维
有RAG架构和向量数据库经验
接触过Databricks、MLflow、Azure ML、AWS Bedrock、AWS SageMaker、Azure AI Foundry或OpenAI服务
了解使用AI辅助工具进行基础设施自动化
具备AWS、Azure或Terraform云认证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的Agentic AI、LLM、RAG等AI技术，技术成长空间大
- 在跨国巨头企业工作，平台稳定，福利完善，有国际化协作机会
- 工作内容涵盖云、Kubernetes、DevOps、AI，技能栈全面，市场竞争力强
- AI平台运维要求高，需要应对复杂问题和快速迭代，工作强度可能较大
- 作为外企，可能需要与全球团队协作，对沟通和英语能力有一定要求
- 适合具备扎实DevOps和云基础，对AI技术充满热情，愿意不断学习并适应快速变化环境的工程师
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握AWS和Azure，技术栈广泛，学习压力较大
角色解读
- 可向AI平台架构师或云架构师方向发展，负责设计更复杂的AI基础设施
- 可深入LLMOps和MLOps领域，成为AI平台运维专家
- 有机会在跨国企业中获得全球协作经验，并晋升为技术主管或团队负责人
- 负责企业级AI平台的构建、部署和运维，涵盖AWS和Azure环境，确保平台的高可用性和安全性
- 管理多租户Kubernetes集群（AKS/EKS），包括配置、监控、升级和故障排查
- 使用Terraform和Harness等工具实现基础设施自动化，并开发CI/CD流水线以支持AI/ML应用部署
- 参与LLMOps和MLOps实践，支持模型部署、监控和RAG流水线，并利用AI辅助工具提升运维效率
- 精通Kubernetes管理，包括Docker、Helm、RBAC、服务网格等
- 熟练掌握Terraform进行基础设施即代码，以及CI/CD流水线构建
- 具备AWS和Azure云平台经验，熟悉EKS、AKS、IAM、VPC等核心服务
- 了解LLMOps、MLOps、RAG架构和向量数据库，对AI技术有浓厚兴趣
申请策略
- 关注道富公司在AI领域的战略布局，在面试中展现对AI基础设施的热情
- 准备英文简历和面试，因为外企可能涉及英文沟通
- 突出Kubernetes集群管理经验，特别是AKS/EKS环境下的具体项目
- 强调使用Terraform和CI/CD工具（如Harness）的自动化实践
- 展示在AWS和Azure上的云架构设计和运维经验
- 如有AI/ML相关项目，如模型部署、RAG或LLM集成，务必重点描述
- 补充学习LLMOps和MLOps相关工具，如MLflow、Azure ML、AWS SageMaker
- 熟悉RAG架构和向量数据库，如Pinecone、Weaviate等
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验，最后总结最佳实践
- 展示对AI和DevOps结合趋势的理解，强调持续学习和适应能力
- 请描述你在Kubernetes集群管理中遇到的一个挑战及解决方案
- 如何设计一个高可用的Terraform模块？
- 谈谈你对LLMOps的理解，以及如何部署和监控一个LLM服务？
- 在AWS和Azure之间迁移资源时，你会考虑哪些关键因素？
- 如何利用AI工具提升运维效率？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资水平在杭州具有竞争力，且外企福利体系完善，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
福利待遇灵活的工作生活支持、带薪志愿者日、员工网络
成长发展
90较高
该职位涉及前沿的Agentic AI、LLM、RAG技术，技术栈先进，成长空间大，且公司提供包容性发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Terraform、AWS、Azure、LLMOps、MLOps、RAG、Agentic AI
成长机会包容性发展机会
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在杭州，未明确远程或弹性办公，但公司提及灵活的工作生活支持，可能有一定弹性。
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）
工作生活平衡灵活的工作生活支持
使命价值
70中等
公司为全球金融机构提供关键服务，具有行业影响力，但具体社会价值导向在JD中未明确。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号帮助客户管理风险，应对挑战，提升绩效和盈利能力
创新程度积极采用新技术
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