辉瑞
Senior AI Infrastructure & Platform Engineer
Senior AI Infrastructure & Platform Engineer
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
Sre
可观测性
平台工程
故障排查
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
跨国药企资深AI运维专家，技术前沿，薪资优厚，但需现场办公
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 220 个在招
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
负责辉瑞企业级AI与数据平台的运维、监控及可靠性工程，确保平台在AWS和Kubernetes环境下的稳定性与可扩展性
通过构建Grafana等监控体系进行故障排查与根因分析，并与全球团队协作优化平台架构，支持AI/ML生产环境的持续改进
最低要求
年以上平台工程、云基础设施、DevOps/SRE或企业生产支持经验
熟练掌握AWS和Kubernetes/EKS
具备Grafana、CloudWatch等监控与可观测性工具使用经验
扎实的Linux、网络、数据库/SQL、API及分布式系统知识
具备跨基础设施、应用、数据层的复杂故障排查能力
熟练使用Python、Shell/Bash等进行脚本编写与自动化
优秀的中英文沟通能力，能独立与全球技术团队协作品
工作职责
AI基础设施与平台运维*：在云端、Kubernetes、数据库及AI支持服务上操作和维护企业AI和数据平台服务，确保可用性、性能、容量、安全性和运行准备状态
监控与可靠性工程*：使用Grafana、CloudWatch和Langfuse等工具构建和改进监控、可观测性、告警和健康检查能力
主动识别可靠性和性能风险并推动预防性改进
L2/L3技术支持与问题解决*：排查基础设施、应用、数据、API、数据库和集成层的复杂生产问题
进行根本原因分析并推动重复性或高影响问题的永久修复
平台工程与持续改进*：支持平台配置、集成、性能调优、补丁、升级、发布和技术增强
推动自动化和工程改进以减少手动运维工作量
生产就绪与协作*：与AI/数据工程、产品、基础设施、全球团队及外部技术合作伙伴合作，上线新的AI功能，管理生产变更，维护操作文档，并确保向日常业务（BAU）的有效过渡
优先资格
有AI/ML或GenAI平台生产支持经验
熟悉Langfuse或其他LLM可观测性/追踪解决方案
了解Neo4j等图数据库
熟悉Collibra、Dataiku、Redshift/PostgreSQL等企业数据平台
熟悉事件、问题、变更、发布及灾难恢复等生产就绪流程
制药、医疗或受监管行业经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托辉瑞全球平台资源，技术栈前沿（AI Infra/LLM Observability），国际化工作氛围提升英语与技术视野
- 适合具备扎实云原生运维经验、追求技术深度且具备良好的跨文化沟通能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 需支持全球团队，可能存在跨时区沟通压力
- 生产环境稳定性要求极高，对故障响应速度压力大
角色解读
- 可向首席SRE、平台架构师或技术专家方向发展，也可转向更广泛的AI工程化管理角色
- 负责维护和优化企业级AI与数据平台的基础设施，确保其在云环境中的稳定运行
- 精通AWS和Kubernetes，熟练掌握Python/Shell自动化脚本，具备深厚的Linux网络和数据库知识
申请策略
- 强调在受监管行业（如医药、金融）的生产支持经验，体现合规意识与严谨性
- 突出AWS/Kubernetes大规模集群管理经验，展示具体的故障排查案例和自动化降本增效成果
- 补充LLM可观测性（如Langfuse）相关知识，强化英文技术文档撰写与口头沟通能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述故障处理经历，重点突出数据分析能力和预防措施
- 请分享一次你处理过的最复杂的线上故障及其根因分析过程
- 如何设计高可用的AI平台监控体系？
- 在Kubernetes环境中遇到性能瓶颈时，你的排查思路是什么？
- 如何用Python实现运维自动化以替代手动操作？
- 复习AWS和K8s核心组件原理，准备关于可观测性最佳实践的案例，模拟英文技术面试场景
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，辉瑞提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，稳定性高。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
80较高
接触前沿的AI基础设施和LLM可观测性技术，有机会在全球技术团队中协作，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Infrastructure、Kubernetes、AWS、Langfuse、LLM observability、Python
业务类型profit_center
工作生活
60中等
明确要求On Premise（现场办公），无远程选项，但作为外企通常比国内互联网大厂WLB略好，具体取决于项目节奏。
工作模式仅现场办公
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
身处制药行业，通过AI技术加速药物研发和数据处理，具有显著的社会价值和行业前景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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