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高级系统工程师 (云计算)

高级系统工程师 (云计算)

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
云计算
Go
Gpu
阿里云

AI 估算 · 20k–35k

高级云平台工程师,云原生技术栈,上海核心地段,央企平台稳定,薪资竞争力中等偏上。

职位详情

关于这个职位

该职位负责企业云平台的架构设计与运维,涵盖私有云和公有云管理,以及基于Rancher的Kubernetes集群的核心运维

你将接触云原生、容器编排、GPU资源调度等前沿技术,并参与公司云策略的制定与优化
适合有深厚云平台经验的工程师,能在一个大型央企平台中发挥技术影响力

最低要求

本科及以上学历,计算机科学与技术/软件工程/信息与计算科学等相关专业

熟悉云原生应用架构,精通容器编排技术,熟练掌握Rancher等Kubernetes集群管理工具,熟悉服务网格(如Istio)
精通阿里云、Azure云等主流公有云平台管理(IaaS/PaaS核心服务)
熟悉GPU资源的规划、调度、监控和优化
熟练掌握Java/Python/Go中至少一门主流编程语言,具备良好的自动化脚本编写或平台工具开发能力
熟悉Kafka、RabbitMQ等消息中间件的原理与应用
掌握操作系统(Linux为主)、计算机网络(TCP/IP协议栈、路由交换基础、防火墙)、分布式系统基础及容器技术等核心计算机理论知识
具备大学英语六级(CET-6)或以上水平,具备优秀的英文技术文档阅读和编写能力
具备优秀的沟通协调能力和团队合作精神

工作职责

设计、构建与优化符合公司策略的云平台架构与解决方案,确保应用系统的高可用性、弹性伸缩能力、卓越性能、安全保障及成本效益

负责公司私有云及外部主流公有云(如阿里云、Azure)平台的管理、部署和日常运维
负责基于Rancher的Kubernetes(K8S)平台的核心技术管理,包括集群生命周期管理(部署、升级、扩缩容)、安全策略实施、监控告警优化、日常运维及故障排除
负责制定并持续完善公司云平台管理策略,推动其落地实施,并建立效果评估与反馈机制

优先资格

持有CKA认证者优先

持有阿里云ACP、微软相关云认证者优先
具备大语言模型(LLM)等AI工作负载相关基础设施的管理经验者优先
具有开发Operator、CRD控制器或云原生相关工具,或具有Terraform等自动化开发经验优先
了解主流大数据处理与数据集成组件(如HDFS, Spark, Flink, FlinkCDC, Debezium等)的架构与工作原理者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 涉及云原生、GPU、LLM等前沿技术,技术成长空间大
  • 央企平台稳定,福利待遇有保障,适合追求长期发展
  • 拥有大规模集群管理场景,能积累宝贵的高并发、高可用运维经验
  • 可接触多种云平台(私有云+公有云),拓宽技术视野
  • 需持续学习新知识,如云原生生态变化快,需保持学习投入
  • 适合有深厚云平台运维经验,想在稳定平台深耕技术,并愿意承担一定管理职责的工程师

缺点 / 挑战

  • 央企工作节奏可能偏稳定,但技术迭代和合规要求较高,需要严谨性
  • 可能需要处理复杂的跨部门协调,沟通成本较高

角色解读

  • 向云架构师或技术专家方向发展,深入云原生和AI基础设施领域
  • 可在大型央企平台中晋升为技术团队负责人,带团队负责云平台整体规划
  • 积累大型企业级云平台实践经验,具备向互联网大厂或云计算厂商流动的竞争力
  • 设计并优化企业云平台架构,确保系统高可用、弹性伸缩和成本控制
  • 管理私有云和公有云(阿里云/Azure)资源,进行日常部署与运维
  • 负责Kubernetes集群的全生命周期管理,包括集群部署、升级、扩容、安全与监控
  • 制定云平台管理策略,并推动落地与评估
  • 精通Kubernetes及Rancher等容器管理工具,熟悉Istio服务网格
  • 熟悉主流公有云平台(阿里云/Azure)的IaaS/PaaS服务
  • 掌握Java/Python/Go至少一门语言,能编写自动化脚本或工具
  • 理解Linux系统、网络协议、分布式系统和容器技术

申请策略

  • 央企招聘流程较正式,建议提前了解中远集团业务和数字化转型方向,面试时体现对公司的理解
  • 准备一两个完整的云平台架构优化案例,展示解决问题和决策的能力
  • 突出Kubernetes集群管理项目经验,包括集群规模、架构设计、故障处理等
  • 强调公有云(阿里云/Azure)的使用经验,具体服务如ECS、ACK、VPC等
  • 展示自动化运维能力,如使用Python/Go开发运维工具或Terraform基础设施即代码
  • 如有CKA或云厂商认证,务必在显眼位置标注
  • 补充学习Istio、ArgoCD等云原生组件,加深对服务网格和GitOps的理解
  • 实践GPU资源管理和调度,了解LLM推理的部署方式(如vLLM、KServe)

面试指南

  • STAR法则:陈述背景、任务、行动、结果,突出量化结果
  • 对比法:对比不同技术方案的优劣,说明选择理由,体现决策能力
  • 分层法:从架构、集群、应用、运维等层面系统化回答,展示全局视野
  • 请描述你如何设计一个高可用的Kubernetes集群?
  • 在一次K8s集群故障中,你是如何定位和解决的?
  • 你熟悉阿里云/Azure哪些核心服务?在项目中如何选型?
  • 如何对云平台进行成本优化?
  • 谈谈你对GPU资源调度的理解,如何支持AI训练或推理?

职位点评

71
综合评分

央企云平台高级工程师,技术前沿,稳定可靠,工作节奏相对传统。

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。

更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和职业稳定性,且不介意现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值70

薪资福利

70中等

JD未提及薪资和具体福利,但作为已上市的大型央企,整体薪酬福利体系较完善,稳定性强,能提供一定安全感。

薪资信号未披露(AI估算:20K-35K/月)

成长发展

85较高

职位涉及云原生、Kubernetes、GPU、LLM等前沿技术,技术挑战多,有较多学习成长空间,符合追求技术进阶的求职者。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Rancher、Istio、阿里云、Azure、GPU、LLM、Docker、Terraform、Java、Python、Go
业务类型ambiguous

工作生活

55较低

工作地点为上海杨浦区,未提及远程或弹性办公,加班情况未知,可能以现场办公为主,生活便利性一般。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

服务于大型央企的数字化转型,IT基础设施对业务支撑明显,虽不直接产生社会效益,但具有行业稳定性,且积极采用云原生等新技术。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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