Keeta技术-资深架构师（稳定性与AI平台方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕稳定性与AI赋能领域，成为该方向的权威专家，主导复杂系统架构设计
• 架构师路线：负责更大范围、更复杂的业务线或全球化技术平台架构，制定技术战略
• 技术管理路线：带领技术团队，负责团队规划、人才培养与技术方向把控
• 负责建设与运维Keeta业务全球化架构下的核心稳定性体系，包括容量保障、压测、弹性限流等
• 主导设计变更防御平台，实现多控制面复杂场景下的变更风险管控与流程自动化
• 构建统一的架构元数据底座与稳定性知识库，为智能化运维提供数据基础
• 探索并落地LLM、Agent等前沿AI技术在SRE运维、故障诊断、研发提效等场景的实际应用
• 精通Java或Go语言，对微服务、高并发、分布式系统有深刻理解和实战架构经验
• 在可观测性、混沌工程、容量治理、CMDB或AIOps中至少一个方向有深入实践和建设经验
• 具备AI技术应用能力，了解LLM、RAG、Agent等概念，并有将其应用于工程领域的经验或强烈意愿
• 具备优秀的系统抽象、数据建模能力，以及强烈的技术自驱力和快速学习能力

申请策略

• 深入研究美团及其Keeta业务的全球化战略与技术架构公开信息，理解该岗位在其中的价值
• 准备阐述你对“AI如何赋能传统稳定性工程”的思考和具体设想，展现前瞻性
• 详细阐述你在分布式系统、微服务架构方面的设计与实战经验，尤其是高并发、容灾场景下的解决方案
• 重点突出在稳定性工程领域的项目经验，如容量平台、混沌工程、可观测性体系建设等，量化成果
• 若有AI Agent、LLM应用、AIOps或相关开源项目的实践经验，务必作为亮点突出展示
• 强调处理复杂系统（如多云、多Region、全球化）的经验，体现架构视野
• 系统复习和深化分布式系统理论（如CAP、一致性协议、分布式事务）与设计模式
• 深入学习AIOps、可观测性（OpenTelemetry）、混沌工程等领域的知识与实践案例

面试指南

• 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答技术问题，重点突出个人贡献和技术决策
• 对于设计和规划类问题，展示你的系统化思维，从问题分析、目标定义、方案设计、权衡取舍到落地计划
• 对于AI相关问题，结合你对技术的理解和项目经验，给出具体、可行的应用思路，避免空谈概念
• 请描述一个你主导设计的高并发系统或稳定性保障方案，其中遇到的最大技术挑战是什么？如何解决的？
• 如果让你为Keeta的全球化多控制面架构设计变更风险管控系统，你会如何思考？
• 你如何看待LLM/AI Agent在SRE领域的应用前景？请结合一个具体场景（如故障根因分析）谈谈你的设想
• 在建设一个架构元数据平台时，你如何定义数据模型，如何保证数据的准确性和实时性？
• 你未来的职业规划是什么？为什么对这个稳定性与AI结合的岗位感兴趣？