阿里巴巴
阿里云智能-运维开发-AIOps Agent工程师（售后技术方向）
阿里云智能-运维开发-AIOps Agent工程师（售后技术方向）
发布于 2 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
Aiops
Go
Rag
Sre
分布式系统
大模型
运维开发
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里云核心业务线、前沿AIOps技术栈、薪资竞争力强，但L3重保工作节奏较快。
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
4.3万
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 3010 个在招 · 其中DevOps/SRE 21 个
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 40 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里云大数据与AI平台的售后智能答疑及客户稳定性体系建设
你将结合大模型与Agent技术，推动传统运维向智能化演进，并为大客户提供L3级别的技术支持与重保服务
最低要求
计算机相关专业，本科及以上学历
具备扎实的计算机基础，熟悉操作系统、计算机网络、数据结构、数据库、分布式系统等基础知识
了解分布式系统、大数据平台或云原生相关技术的优先，具备客户专家服务经验优先，5年以上工作经验
有运维开发、平台开发、自动化工具建设经验，对大模型、RAG、Agent等 AI 工程化技术和AI Coding有实践经验
熟悉至少一种主流编程语言，如 Java、Python、Go、C++等，具备良好的工程开发能力、代码质量意识和系统设计能力
具备良好的客户意识、团队合作精神和沟通协作能力
追求卓越，对技术保有专业热情，能积极拥抱变化、在快速演进的业务中持续学习成长
工作职责
负责阿里云大数据&AI产品的售后L3答疑和服务工作，承接前方服务团队的升级工单处理和用户疑难问题排查
组织和提供大客户钉群服务能力，对头部/重要客户进行业务保障
接收客户需求提供业务巡检、大促护航、产品改进推动等重保能力交付
参与基于Agent的智能答疑体系建设，结合大模型、RAG、Skills、Harness engineer等技术能力，落地根因定位、异常检测、SOP执行和运维问答等AI化运维能力
参与客户体感稳定性系统建设，协同产研SRE建立实例级可用率指标，定义客户级体感可用率标准，构建细粒度封网、变更后置、主动巡检和风险发现预防等重保能力，推动客户问题发现与主动服务链路落地，为产品提供更强的增值能力
负责售后支持外包团队的管理，包括答疑提效、人员培养和成本管理等职责
优先资格
了解分布式系统、大数据平台或云原生相关技术的优先，具备客户专家服务经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触超大规模云原生与大数据平台，技术视野广阔
- 处于AIOps与大模型落地的前沿，技术栈新颖且极具发展潜力
- 依托阿里云平台，能积累丰富的大客户重保与高可用架构经验
- 售后L3支持需直面客户紧急问题，工作节奏快，抗压能力要求高
- 适合具备扎实运维开发基础、对AI大模型落地有热情，且具备较强客户沟通与抗压能力的技术人才
缺点 / 挑战
- 需兼顾底层技术排查、AI系统建设与外包团队管理，多线程工作挑战大
角色解读
- 可向AIOps架构师或智能运维专家方向发展，深耕AI与运维的结合
- 也可向技术服务团队管理岗转型，负责更大规模的客户成功与技术支持团队
- 负责阿里云大数据与AI产品的L3级售后技术支持与疑难问题排查，保障大客户业务稳定性
- 结合大模型、RAG和Agent技术，构建智能答疑与自动化运维系统，推动运维智能化转型
- 管理售后支持外包团队，优化答疑效率并进行人员与成本管理
- 扎实的计算机基础与分布式系统、大数据平台架构知识
- 熟练掌握Java/Python/Go等至少一门语言，具备运维开发与自动化工具建设能力
- 具备大模型、RAG、Agent等AI工程化技术的实际落地经验
申请策略
- 了解阿里云大数据与AI产品的核心架构及常见故障场景，面试时能结合具体产品提出智能化运维的见解
- 突出在运维开发、自动化平台建设及SRE领域的实际项目经验与成果
- 详细展示大模型、RAG、Agent等AI技术在运维场景中的落地案例
- 强调处理复杂线上故障、大客户重保及跨团队协作的经验
- 深入学习Agent架构设计与RAG优化技巧，提升AI工程化落地能力
- 复习分布式系统原理与云原生架构，巩固底层技术基础
面试指南
- STAR法则：针对技术落地或故障排查问题，清晰阐述情境、任务、行动和结果
- 系统性思维：回答架构设计或指标定义问题时，从全局视角出发，兼顾技术可行性与业务价值
- 请分享一个你利用大模型或Agent技术解决运维痛点或提升效率的实际案例
- 在面对大客户紧急故障升级时，你的排查思路和跨团队协作流程是怎样的？
- 如何设计客户体感可用率指标？在构建主动巡检和风险预防机制时有哪些关键点？
- 在管理外包团队时，你如何平衡答疑提效、人员培养与成本控制？
- 准备1-2个具有代表性的AIOps或智能运维落地项目，深挖技术细节与业务收益
- 熟悉阿里云大数据产品（如MaxCompute、Flink等）的基本架构与常见运维场景
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
5年以上经验的高级技术岗，薪资福利在行业内具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿AI技术与超大规模云平台的结合，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、大模型、RAG、AI Coding、AIOps、SRE
成长机会持续学习成长
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
L3售后支持与重保工作通常需要应对突发故障，工作节奏较快，WLB可能受限。
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
75中等
保障超大规模云平台的稳定性，提升客户体验，具有较高的行业价值与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号为产品稳定性和服务口碑树立持续贡献力量
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs