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字节跳动
大数据SRE运维开发工程师-Data
立即应聘

大数据SRE运维开发工程师-Data

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
SRE
大数据
GO
推荐系统
自动化运维
运维开发
稳定性保障
Pulsar

AI 估算 · 25k–45k

字节跳动大厂,3年以上大数据SRE经验,北京薪资较高,结合市场行情估算月薪25k-45k。

职位详情

关于这个职位

该职位负责字节跳动旗下抖音、今日头条等产品的推荐系统数据链路稳定性保障,涉及大数据组件运维、自动化工具开发及全链路SRE体系建设

你将与算法、数据开发团队协作,保障推荐模型训练与在线服务的数据连续性、时效性与一致性,适合有大数据运维经验且对推荐系统感兴趣的技术人才

最低要求

计算机相关专业,本科及以上学历

年以上大数据领域SRE或相关运维开发经验,有推荐、搜索或广告等业务场景的数据链路保障经验者优先
熟悉一个或多个与推荐架构强相关的开源大数据组件,如Flink/Spark(实时计算)、Kafka/Pulsar(消息队列)、HBase/Cassandra/Redis(特征存储)、HDFS/对象存储、Doris/ClickHouse(OLAP)等
熟练掌握至少一门编程语言(如Python/Go/Java/Scala),能够开发运维脚本、工具或自动化流程
熟悉一种或多种大数据平台的部署、运维与管理模式,了解云原生大数据服务
对大数据产品问题排查有丰富经验,面对推荐数据延迟、样本不一致、特征回填、视频流处理中断等典型场景,能快速定位根因并提出解决方案
具备良好的沟通协作能力和强烈的自驱力,能主动优化系统、预防风险,并与算法、数据开发团队高效协同

工作职责

负责推荐系统全链路数据(样本、特征、序列、视频等)的稳定性保障,从事前发现、事中断流止血到事后恢复的运维体系建设,保障推荐模型训练与在线服务的数据连续性、时效性与一致性

负责支撑推荐业务的核心大数据组件与平台的自动化运维与稳定性治理,提升交付、运维与问题响应的效能
负责将推荐数据链路的运维经验沉淀为文档、标准与工具,推动运维流程的自动化与标准化,提升团队整体运维能效与平台的安全生产水平

优先资格

加分项:

有大规模推荐系统数据治理、全链路SLO体系建设或云原生大数据运维经验
深入理解推荐系统的特征工程、样本生成或模型训练流程

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术栈前沿:涉及Flink、Kafka、云原生等主流大数据技术,技能积累价值高
  • 平台优势:字节跳动技术氛围浓厚,内部工具和资源丰富,有完善的晋升体系
  • 技术复杂度:海量数据场景下,问题排查和优化难度大,需要持续学习
  • 适合热爱大数据技术、愿意深入推荐系统底层、具备较强问题排查能力和抗压能力的运维开发工程师

缺点 / 挑战

  • 核心业务:参与抖音、今日头条等亿级用户产品的推荐系统,技术挑战大,成长快
  • 工作强度:推荐系统对稳定性要求极高,需要7x24小时响应,可能面临on-call压力
  • 协作成本:与算法团队紧密配合,需要快速理解推荐业务逻辑,沟通成本较高

角色解读

  • 技术深化:成为大数据SRE专家,精通推荐系统全链路稳定性技术
  • 架构转型:转向推荐系统架构师,参与整体系统设计与优化
  • 管理路线:带领SRE团队,负责更大规模的稳定性体系建设
  • 保障推荐系统数据链路(样本、特征、视频流)的稳定性,从事前预防到事后恢复全流程运维
  • 负责大数据组件(Flink、Kafka、HBase等)的自动化运维与稳定性治理,提升交付效率
  • 将运维经验沉淀为文档、标准与工具,推动运维流程标准化和自动化
  • 与算法、数据开发团队协作,快速定位并解决数据延迟、样本不一致等问题
  • 扎实的大数据组件运维经验:精通Flink/Spark、Kafka/Pulsar、HBase/Redis等
  • 编程能力:至少掌握Python/Go/Java/Scala之一,能开发运维脚本和自动化工具
  • 问题排查能力:熟悉推荐系统数据链路典型场景,能快速定位根因
  • 沟通协作能力:与算法、数据开发团队高效协同,推动问题解决

申请策略

  • 了解字节跳动推荐架构生态,面试时展现对推荐系统稳定性挑战的深入思考
  • 准备实际案例:如曾解决过数据不一致或链路中断问题,详细描述根因分析和解决方案
  • 突出大数据组件实操经验:具体说明在Flink、Kafka等组件上的运维和优化案例
  • 强调稳定性保障成果:如降低数据延迟、提升可用性SLA的具体数据
  • 展示自动化工具开发能力:描述自研运维脚本或平台,体现工程能力
  • 补强推荐系统知识:了解特征工程、样本生成流程,提升与算法团队的沟通效率
  • 学习云原生技术:掌握Kubernetes、Docker,为云原生大数据运维加分

面试指南

  • 问题定位:先描述现象,然后分析可能原因(如网络、资源、代码bug),再逐步排查
  • 解决方案:给出具体措施(如容错机制、监控告警、自动恢复脚本),并强调效果
  • 复盘总结:说明如何沉淀为文档或工具,避免重复发生
  • 如何保障推荐系统数据链路的实时性和一致性?
  • 描述一次你处理大数据组件(如Flink任务失败)导致数据延迟的经历和解决过程
  • 你如何设计一个自动化运维工具来监控Flink任务状态并自动恢复?
  • 推荐系统中样本生成和特征回填的常见问题有哪些?如何排查?
  • 谈谈你对SLO体系的理解,如何为数据链路设定SLO?

职位点评

64
综合评分

大厂核心推荐系统SRE岗,前沿技术栈、薪资高,但WLB相对一般。

更适合这类人
适合高度重视技术成长、追求高薪与核心业务挑战,且能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活45
使命价值50

薪资福利

75中等

字节跳动为上市大厂,薪资水平在行业内偏高,且提供五险一金、年终奖等福利,补偿性动机满足较好。

薪资信号偏高 (25K-45K/月)

成长发展

85较高

职位涉及前沿大数据技术和推荐系统核心链路,技术成长空间大,但JD未明确提及晋升通道,发展性动机较强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Flink、Spark、Kafka、Pulsar、HBase、Redis、Doris、ClickHouse、云原生
业务类型profit_center

工作生活

45较低

仅现场办公,未提及弹性或WLB措施,推荐系统对稳定性要求高,可能存在on-call压力,生活化动机满足有限。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

50较低

职位在高速增长的互联网行业,但社会影响力一般,技术导向为主,意义感动机满足程度中等。

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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