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阿里云智能-数通网络运营专家-杭州
阿里云智能-数通网络运营专家-杭州
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DevOps/SRE
DevOps/SRE
Ai大模型
Bgp
Mpls
Sre
数据中心网络
智算网络
网络自动化
网络运维
变更风控
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿智算网络运维专家岗，技术深度与成长空间极佳，薪资竞争力强，但需适应高稳定性的运维保障节奏。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
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 3530 个在招 · 其中DevOps/SRE 27 个
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里云全球物理网络的变更工程与稳定性管理，推动网络变更全生命周期的自动化体系建设与AI智能化演进
你需要结合网络工程经验与Python开发能力，设计风控策略并引入大模型能力，提升智算网络的运维效率与稳定性
最低要求
年以上大型数据中心网络、智算/高性能网络或虚拟化网络基础设施的运维管理或测试经验，具备企业级路由器、交换机的实操与问题攻坚能力
年以上 Python 或其他语言开发经验，能够将复杂运维逻辑工程化、平台化，有网络自动化实践者优先
对核心网、城域网、数据中心网络、互联网等某一领域的技术趋势与演进有持续跟踪与深入理解
理解交换与路由、BGP、MPLS、SRTE、ACL、QoS、负载均衡、DNS等网络和应用协议，理解其在大规模网络中的应用与边界
具备较强的业务理解能力，精通复杂的系统与业务级需求与逻辑
具有评估风险并以基于事实的方式进行交流的能力
能够将一线运维中发现的问题抽象、沉淀为方法论，并反哺平台能力建设
工作职责
变更自动化体系建设：主导变更全生命周期的自动化体系架构设计与技术演进，制定变更业务流程与工程方案
负责变更逻辑的编排、落地与维护，以及上线前测试、灰度验证和规模化执行中的异常处置
面向 AI 智算网络等新场景，前瞻设计支撑算力规模化的变更能力
变更风控与监控体系建设：建立并持续演进变更风控与监控告警机制，系统梳理风险、落地管控策略，实现故障的快速发现、通报、定位与闭环
基于审计结果与重复性问题沉淀 SOP，反向优化风控策略与方案
AI驱动的智能化演进：将AI/大模型引入变更平台与风控体系，实现方案生成、配置校验、风险识别与根因定位的智能化，替代重复人工判断，提升平台覆盖度与风控预判能力，推动运维从"规则驱动"向"数据与智能驱动"演进
网络工程与运营保障：负责网络架构演进的割接改造与运行态优化，用自动化手段解决软硬件、数据、流程相关的实际问题，提升网络稳定性
数据化运营与知识沉淀：开展变更精细化数据运营，围绕指标、问题与风险建立可度量的运营模型并跟踪改进
维护自动化工具集技术标准、确保合规
推动跨团队标准落地与方案共识，输出技术文档、沉淀最佳实践与知识库
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球最大规模的云网络与前沿的智算集群，技术视野与工程实践深度极高
- 能够将AI大模型与网络运维结合，处于AIOps和智能运维的行业前沿
- 依托丰富的平台资源，能够沉淀出行业领先的自动化与风控体系方法论
- 智算网络等新技术场景演进迅速，需要持续学习并快速落地新的自动化与风控方案
缺点 / 挑战
- 全球物理网络的变更风险极高，需要承受较大的稳定性保障压力与应急响应要求
- 适合具备深厚网络底层技术功底、热爱自动化开发，并希望在超大规模云网络环境中挑战高复杂度运维架构的资深技术人才
角色解读
- 可向网络架构师或SRE专家方向发展，深入参与全球级智算网络的底层架构设计
- 随着AI与网络运维的深度融合，可转型为AIOps领域的技术专家或团队负责人
- 负责阿里云全球物理网络变更工程的全生命周期自动化体系建设，包括架构设计、方案编排与灰度验证
- 建立并优化变更风控与监控告警机制，实现故障的快速发现、定位与闭环处理
- 将AI和大模型能力引入运维平台，推动网络运维从规则驱动向数据与智能驱动演进
- 具备扎实的大型数据中心网络、智算网络或虚拟化网络基础设施的运维与测试经验
- 熟练掌握Python等编程语言，能够将复杂的运维逻辑转化为自动化平台代码
- 深入理解BGP、MPLS、SRTE等核心网络协议及其在大规模网络中的应用
申请策略
- 深入了解阿里云在智算网络和AI大模型基础设施方面的最新布局，面试时展现对行业趋势的洞察
- 突出在大型数据中心或智算网络中的运维管理经验，以及处理复杂网络故障的实战案例
- 详细展示使用Python等语言开发网络自动化工具、平台或脚本的具体项目成果
- 强调在变更风控、监控告警体系建设或SOP沉淀方面的系统性思考与落地经验
- 提前了解大模型在IT运维（AIOps）中的最新应用场景，如智能根因分析、配置校验等
- 复习并深化对BGP、MPLS、SRTE等高级路由协议在大规模数据中心网络中的调优经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂网络环境下的架构设计思路、风控闭环逻辑以及自动化带来的量化收益
- 对于AI结合运维的问题，可从数据准备、模型选型、工程化落地及灰度验证四个维度构建回答框架，强调智能驱动的渐进式演进
- 请分享一个你主导过的最复杂的网络变更或割接项目，你是如何设计风控策略和回滚方案的？
- 在将AI/大模型引入网络运维平台时，你认为最大的技术难点是什么？你会如何落地方案生成或根因定位？
- 面对超大规模数据中心网络，你是如何通过自动化手段提升变更效率并降低人为故障率的？
- 请描述一次你通过数据化运营发现系统性风险，并反哺平台能力建设的完整经历
- 准备2-3个具有代表性的大型网络变更或故障排查案例，重点梳理其中的风险点、自动化解决方案及最终的业务价值
- 了解阿里云网络架构的公开技术分享，熟悉其在智算网络和无损网络方面的技术理念
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
作为高级技术专家岗位，薪资水平在市场中具备较强竞争力，且整体薪酬福利保障完善。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及AI大模型与智算网络等前沿技术，技术栈极具前瞻性，且能在超大规模场景中积累深厚的架构与工程经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、AI大模型、BGP、MPLS、SRTE、数据中心网络、智算网络
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与工时安排，但网络运维与变更保障岗位通常需应对突发故障与割接，工作节奏可能受业务影响较大。
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
80较高
支撑全球物理网络与AI智算集群的稳定性，为云计算与人工智能基础设施提供底层保障，具有较高的技术使命感与行业价值。
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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