阿里巴巴
平头哥-AI DevOps 专家-上海
平头哥-AI DevOps 专家-上海
发布于 3 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
Elk
Go
Mlops
Opentelemetry
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿AI DevOps专家岗，技术成长空间极大，薪酬竞争力强，但WLB信号不明确。
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
5.5万
比DevOps/SRE中位数高
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 3140 个在招 · 其中DevOps/SRE 21 个
市场机会
选择面较广
上海 · DevOps/SRE · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责主导下一代AI驱动的DevOps平台与智能运维系统的设计与落地，推动研发流程向自动化、可观测性和自愈能力进化
你需要构建全链路智能监控与自愈系统，并推动MLOps与DevOps深度融合，支撑AI能力规模化落地
最低要求
● 计算机相关专业本科及以上学历，5年以上DevOps、SRE、平台工程或自动化系统开发经验
● 精通Linux系统、容器化技术（Docker）与编排系统（Kubernetes），具备大规模集群管理与调优经验
● 熟练掌握至少一门主流编程语言（Python / Go / Java），具备良好的工程规范与系统设计能力
● 深入理解监控告警、日志分析、自动化运维等核心系统，有实际平台建设或开源项目贡献经验
● 对人工智能在系统工程中的应用有深刻理解或实践经验，熟悉常见机器学习算法（如分类、聚类、时序预测）在日志分析、异常检测、资源优化等场景的落地
● 具备优秀的系统思维、问题拆解能力与跨团队协作能力，能够独立主导复杂系统的设计与推进
工作职责
设计打造企业级智能化运维（AIOps）体系：基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）
引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变
构建全链路智能监控与自愈系统：设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈
结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈
推动MLOps与DevOps深度融合：主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地
优先资格
● 有MLOps实践经历，熟悉MLflow、Kubeflow、Seldon、KServe等工具链
● 在AIOps、智能调度、故障预测等领域有实际项目成果或论文发表
● 参与过大型企业级DevOps平台或内部PaaS/IaaS系统建设
● 熟悉云原生生态（AWS/GCP/AliCloud），具备多云或混合云架构经验
● 开源社区活跃者，有知名项目贡献或维护经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与系统工程融合的最前沿，能够接触到AIOps、MLOps等全球前沿技术趋势，技术含金量极高
- 依托大型复杂业务场景，能够积累海量数据下的高并发、高可用系统设计与调优经验
- 团队文化开放且鼓励创新，提供与资深架构师共事的环境，有利于提升技术深度与行业影响力
- AIOps与MLOps属于前沿探索领域，技术落地难度大，需要不断试错并解决诸多工程化难题
缺点 / 挑战
- 作为底层基础设施团队，需要支撑全公司的研发效能，系统稳定性要求极高，可能面临较大的排障与保障压力
- 适合具备扎实DevOps/SRE功底，对AI算法在工程落地有浓厚兴趣，且渴望在复杂大规模系统中挑战技术深度的资深工程师
角色解读
- 纵向可发展为首席架构师或技术专家，主导更大规模的智能化研发基础设施设计
- 横向可向AI平台负责人或技术管理岗转型，带领团队推动企业级技术战略落地
- 设计并构建企业级AIOps体系，利用AI算法实现异常检测与根因分析，推动运维向主动预防转变
- 打造全链路智能监控与自愈系统，集成主流开源技术栈，结合时序预测与无监督异常检测模型实现闭环自愈
- 推动MLOps与DevOps融合，建设机器学习模型训练流水线与服务化平台，支撑AI能力规模化落地
- 精通Linux、Docker与Kubernetes，具备大规模集群管理与调优经验，熟练掌握Python/Go/Java至少一门语言
- 深入理解监控告警、日志分析与自动化运维核心系统，有实际平台建设或开源项目贡献经验
- 熟悉常见机器学习算法在日志分析、异常检测等场景的落地，具备MLOps工具链实践经验
申请策略
- 提前了解平头哥半导体的业务背景及集团当前的研发效能战略，在面试中展现对业务痛点的思考
- 突出在AIOps、智能监控或自动化运维平台的从0到1建设经验，量化系统稳定性提升或故障响应时间缩短的指标
- 详细阐述MLOps或机器学习模型服务化平台的建设经历，展示对ML Pipeline和Model Serving的深刻理解
- 列举在Kubernetes大规模集群调优、IaC实践或知名开源项目中的核心贡献，证明底层技术功底
- 深入学习时序预测（如LSTM、Prophet）与无监督异常检测算法，并尝试在个人项目中结合Prometheus/ELK进行落地
- 熟悉MLflow、Kubeflow等MLOps工具链，了解模型版本管理、A/B测试与流量灰度的工程化实现
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出行动中的技术选型思考与结果中的量化收益
- 对于系统设计问题，采用需求分析、架构设计、核心模块拆解、高可用与扩展性考量、监控与演进的框架进行回答
- 请分享一个你主导的AIOps或智能监控项目，你是如何引入AI算法解决传统运维痛点的？
- 在大规模Kubernetes集群中，你遇到过哪些复杂的调优或故障排查问题？是如何解决的？
- 如何设计一个高可用的MLOps平台，确保模型训练、评估到上线的全链路稳定性与可回滚性？
- 当监控系统产生大量误报时，你会如何优化告警策略和异常检测模型？
- 复习并梳理自己过往项目中的系统架构图，准备好解释核心组件的交互逻辑与选型依据
- 了解当前AIOps和MLOps领域的最新开源工具与业界最佳实践，准备1-2个自己的技术见解或改进思路
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
职位提供具有竞争力的薪酬与弹性工作制，作为高阶技术专家岗，整体物质回报与福利保障处于市场前列。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
福利待遇弹性工作制
成长发展
90较高
岗位聚焦AI与系统工程融合创新，提供接触前沿技术与资深专家共事的环境，并明确提及长期发展通道，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、Docker、Kubernetes、Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry、LSTM、Prophet、MLflow、Kubeflow
成长机会持续提升技术深度与影响力、长期发展通道
业务类型cost_center
工作生活
70中等
JD提及弹性工作制，但未明确说明远程办公或具体的工时保障，整体工作生活平衡状态需视具体团队项目节奏而定。
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）
工作生活平衡弹性工作制
使命价值
80较高
致力于用AI重塑研发效能，推动运维向主动预防进化，具有较高的技术使命感与行业创新价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用AI重塑研发效能，让系统更聪明，让工程师更专注创造价值
创新程度开拓性创新（行业首创）
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