阿里巴巴
devops工程师
devops工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
DevOps/SRE
Aiops
Elk
Go
Mlops
机器学习
AI 估算 · 20k–28k
阿里巴巴校招技术岗薪资竞争力强，AI+DevOps方向有加成，上海一线城市薪资偏高，中位数约24k/月。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向应届毕业生的AI赋能DevOps开发工程师岗位，加入阿里巴巴的智能化研发基础设施团队，参与构建智能CI/CD流水线、自动化运维工具和智能监控系统，融合人工智能技术推动DevOps智能化转型，适合对AI与系统工程交叉领域充满热情的技术新人
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，热爱技术，具备良好的编程基础（熟悉Python/Go/Shell等语言优先）
对Linux系统、容器技术（Docker）、编排系统（Kubernetes）有基本了解
对人工智能、机器学习有浓厚兴趣，了解基础算法或有相关项目经验者（如异常检测、日志分析、自动化决策等）将被重点考虑
具备良好的沟通能力、学习能力与团队协作精神，渴望在AI与系统工程的交叉领域深耕发展
工作职责
构建智能CI/CD流水线：与研发团队紧密协作，设计并开发高可用、可扩展的持续集成与持续交付平台
探索将机器学习应用于构建失败预测、测试用例智能推荐、资源调度优化等场景，提升研发效率与交付质量
开发智能化自动化运维工具：使用Python、Go等语言开发自动化脚本与工具，实现基础设施即代码（IaC）
结合AI技术，探索日志异常检测、自动化根因分析等AIOps能力，实现系统运维的智能决策与响应
打造智能监控与自愈系统：参与构建覆盖全链路的监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK等技术栈
引入时序预测模型与异常检测算法（如LSTM、Isolation Forest等），实现性能瓶颈预警、故障自动诊断与部分场景的自愈响应
推动DevOps与MLOps融合实践：参与机器学习模型的训练流水线（ML Pipeline）与模型部署（Model Serving）基础设施建设，探索模型版本管理、A/B测试、监控与回滚机制，助力AI能力高效落地
优先资格
了解MLOps、AIOps相关理念与工具链（如MLflow、Kubeflow等），参与过开源项目
在课程设计、竞赛或科研中应用AI解决实际工程问题的经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI与DevOps融合的前沿实践，接触阿里巴巴大规模系统架构和先进技术栈
- 资深工程师一对一指导，技术成长速度快，团队鼓励创新
- 阿里作为行业巨头，平台资源丰富，职业起点高，未来跳槽竞争力强
- 技术栈涵盖广，需要同时掌握DevOps、AI和MLOps等多领域知识，学习曲线较陡
- 作为应届生需要快速适应高强度工作节奏和复杂协作环境
- 适合对AI和系统工程都有浓厚兴趣、自学能力强、希望在技术快速迭代领域深耕的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 大规模系统的稳定性和效率要求高，工作可能面临一定的时间压力
角色解读
- 短期：在资深工程师指导下快速掌握DevOps、AIOps和MLOps的实践技能
- 中期：成长为能独立设计智能化基础设施解决方案的资深工程师或技术专家
- 长期：可向AI系统架构师、技术管理或平台产品负责人方向发展
- 设计并开发智能CI/CD流水线，将机器学习应用于构建失败预测、测试用例推荐等场景，提升研发效率
- 开发自动化运维工具，实现基础设施即代码，并利用AI进行日志异常检测和根因分析
- 构建全链路监控与自愈系统，集成Prometheus、Grafana等工具，引入时序预测模型实现智能预警和故障自动诊断
- 推动DevOps与MLOps融合，搭建ML训练流水线和模型部署基础设施，支持A/B测试与模型回滚
- 扎实的编程基础，熟练掌握Python、Go或Shell中的至少一种
- 熟悉Linux系统、Docker容器和Kubernetes编排技术
- 对机器学习基础算法有了解，具备异常检测或日志分析等相关项目经验更佳
- 良好的沟通能力和学习能力，愿意在AI与系统工程的交叉领域深耕
申请策略
- 在简历中强调你对AI+DevOps方向的热情和主动学习能力，阿里非常看重技术热情
- 提前了解阿里巴巴的技术博客或开源项目，面试时可以结合公司实际场景表达自己的想法
- 突出编程项目经历，尤其是Python/Go/Shell相关的课程设计或实习项目
- 展示对Docker和Kubernetes的了解，比如部署过什么应用
- 强调机器学习相关的项目或竞赛，哪怕是小项目，重点说明如何用AI解决工程问题
- 如有开源贡献或参与过DevOps、AIOps相关项目，务必突出
- 熟悉一下MLOps工具链如MLflow、Kubeflow，了解基本概念
- 补充学习Prometheus和Grafana的基础使用，搭建一个简单的监控Demo
面试指南
- 针对技术实现类问题，采用STAR法则（Situation-Task-Action-Result）描述具体项目，重点突出你的贡献和学习收获
- 对于概念理解类问题，先给出定义，再结合自己的理解举例，最后表达兴趣和继续学习的意愿
- 对于开放性问题（如对AIOps的看法），从实际问题出发，分析痛点，再提出AI的解决思路，体现系统思考能力
- 请描述你设计过的一个CI/CD流水线或自动化工具，遇到过什么困难？
- 你对AIOps有哪些了解？如何用机器学习做异常检测？
- Docker和Kubernetes的核心原理是什么？如何保证容器化应用的高可用？
- 你参与过哪些机器学习项目？如何将模型部署到生产环境？
- 你对MLOps的理解是什么？为什么需要MLOps？
职位点评
76
综合评分
阿里AI DevOps校招，前沿技术栈+资深导师指导，发展空间大但WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和职业发展的求职者，愿意在AI+DevOps前沿深耕，对工作强度有一定容忍度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为巨头企业，薪资福利具有竞争力，但JD中未明确薪资和具体福利，仅提到资深工程师指导，补偿性动机中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-28K/月）
福利待遇资深工程师一对一指导
成长发展
90较高
JD明确提供了AI+DevOps前沿技术实践、资深导师指导、快速成长氛围，发展性动机得到很好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、Docker、Kubernetes、AIOps、MLOps、Prometheus、Grafana、ELK、机器学习
成长机会资深工程师一对一指导、快速成长的技术氛围
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未提及远程或弹性工作，也未说明加班情况，但上海互联网大厂通常有一定工作强度，生活化动机满足有限。
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
职位涉及AI驱动的基础设施创新，具有一定行业前瞻性，但社会影响力层面较为中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号构建智能化研发基础设施
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs