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【2027校招】Agentic ops 研发工程师
【2027校招】Agentic ops 研发工程师
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Agentic架构
Aiops
Llm
异常检测
机器学习
根因分析
稳定性工程
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
技术前沿、成长空间大、薪资未披露的校招AIOps研发岗位。
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。
薪资怎么样
20K
比机器学习工程中位数低
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 1400 个在招 · 其中机器学习工程 16 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 350 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是小红书校招AIOps研发工程师，主要负责参与AIOps平台核心模块的研发，如智能告警、根因分析等
基于LLM和Agentic架构设计智能Agent，覆盖告警收敛、异常诊断等场景
同时参与算法优化与工程实现，并探索前沿AI技术在稳定性工程中的创新应用
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业
熟悉Python或Java至少一门语言，具备良好的编程习惯和工程实践能力
了解常见机器学习算法（分类、聚类、异常检测等），具备基础的概率统计知识
具备良好的学习能力和自驱力，乐于探索前沿技术，能够将思路转化为工程实现
工作职责
参与 AIOps 平台的核心模块研发，推动智能告警、根因分析、故障自愈等平台能力的工程化落地
基于 LLM 和 Agentic 架构，设计并实现面向 OPS 场景的智能 Agent，覆盖告警收敛、异常诊断、变更风险识别等核心链路
参与异常检测、根因定位等算法的模型优化与工程实现，推动算法从实验到线上的完整落地
持续跟进 Agentic AI、AIOps 领域前沿进展，探索新技术在稳定性工程场景的创新应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强，涉及LLM、Agentic等新兴AI技术，能快速积累前沿技能
- 公司平台较大，资源丰富，有利于职业成长和视野拓展
- AIOps领域发展迅速，行业前景好，对稳定性工程有实际业务价值
- 校招竞争可能激烈，需要较强的编程和算法基础
- 工作可能涉及高并发场景，对系统稳定性和工程能力要求严格
- 适合对AI与运维结合领域有浓厚兴趣，具备扎实编程和机器学习基础，乐于探索前沿技术的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 技术难度较高，需要快速学习并掌握LLM、Agent架构等复杂概念
角色解读
- 从初级研发工程师成长为高级工程师或技术专家，深耕AIOps领域
- 可转向系统架构师或技术管理岗位，负责更大规模的平台设计或团队管理
- 随着AI技术发展，有机会成为智能运维领域的核心贡献者或创新者
- 参与AIOps平台核心模块开发，实现智能告警、根因分析和故障自愈等功能
- 基于LLM和Agentic架构设计智能Agent，处理告警收敛、异常诊断等运维场景
- 优化异常检测、根因定位等算法的模型，并推动其从实验环境到生产环境的落地
- 跟踪Agentic AI和AIOps领域的前沿技术，探索其在稳定性工程中的创新应用
- 熟练掌握Python或Java编程语言，具备良好的工程实践能力
- 了解常见机器学习算法（如分类、聚类、异常检测），并有基础概率统计知识
- 对AIOps、LLM、Agentic架构等前沿技术有学习兴趣或实践经验
- 具备较强的自驱力和学习能力，能将理论思路转化为工程实现
申请策略
- 了解小红书的业务模式和稳定性工程挑战，在面试中展示与公司目标的契合度
- 准备针对智能运维场景的技术问题，如如何设计智能告警系统或根因分析流程
- 突出Python/Java编程项目经验，尤其是涉及机器学习、数据处理或系统开发的项目
- 强调机器学习算法知识，如参与过的分类、聚类或异常检测任务
- 展示对AIOps、LLM或Agent技术的学习或实践经历，如论文、竞赛或个人项目
- 体现自驱力和学习能力，例如自学新技术或参与开源项目的经历
- 深入学习LLM和Agentic架构的原理与实践，了解主流框架和工具
- 加强Python或Java的工程能力，熟悉常见的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow）
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验问题
- 结合技术原理和工程实践，分步骤阐述系统设计思路，展示技术深度
- 强调学习能力和创新思维，说明如何将新技术应用到具体场景中解决问题
- 请描述一个你使用机器学习算法解决实际问题的项目经历
- 如何设计一个基于LLM的智能Agent来处理运维告警？
- 你对AIOps的理解是什么？它有哪些关键应用场景？
- 如果遇到高并发下的异常检测问题，你会如何优化模型性能？
- 复习机器学习基础算法和概率统计知识，准备手写代码或算法题
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确薪资和福利，但作为超大型企业校招岗位，市场竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术如LLM和Agentic架构，有较好的技术成长和学习机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agentic、AIOps、Python、Java、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式和WLB信息，可能需现场办公，灵活性有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AIOps属于AI与运维结合的前沿领域，行业增长快，有技术使命感。
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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