快手
运维开发工程师
运维开发工程师
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
Aiops
Go
分布式系统
机器学习
高可用
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
高技术挑战、成长性强的核心系统运维岗，技术前沿但对WLB可能有影响。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
35K
比DevOps/SRE中位数高
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2110 个在招 · 其中DevOps/SRE 3 个
市场机会
选择适中
北京 · DevOps/SRE · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位负责快手大规模分布式系统与在线服务的稳定性、可靠性与性能保障，支撑亿级用户流量
工作涵盖柔性容灾、智能调度、弹性扩缩容、安全加固等运维解决方案的设计与落地，并建设核心运维平台如网站加速、持续交付、故障自愈等
同时，将运用AI技术（如大模型、机器学习）推动AIOps能力建设，打造智能化运维体系
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业优先
熟悉 RedHat/CentOS/Fedora 等 Linux 操作系统原理，精通 TCP/IP 及常用网络协议
熟练掌握 Shell/Python/Go/Java 中至少一种开发语言，具备扎实的工程开发经验
熟悉 MySQL/Redis/Memcache 等常用中间件的原理、运维与调优
具备良好的问题分析与系统设计能力，责任心强，能主动推动跨团队协作
工作职责
负责快手大规模分布式系统与在线服务的稳定性、可靠性与性能保障，支撑亿级用户流量的高效运行
设计并落地运维解决方案，涵盖柔性容灾、智能调度、弹性扩缩容、防攻击与安全加固等方向
建设网站加速、持续交付、容量管理、弹性计算、故障自愈、流量调度、性能调优等核心运维平台
跟踪业界前沿接入与网络技术，主导超大规模流量接入系统的架构演进与新技术探索落地
参与在线系统与产品架构设计，推动运维自动化、平台化、智能化，持续提升质量与交付效率
推动 AIOps 能力建设：将大模型、机器学习等 AI 技术应用于故障预测、根因分析、异常检测、智能告警、容量预测等场景，打造智能化运维体系
优先资格
有大规模日志采集、处理与分析经验，熟悉 ELK、ClickHouse、Prometheus、Grafana 等组件
熟悉 Ansible、SaltStack、Terraform 等自动化运维工具，或有自研运维平台经验
熟悉 Kubernetes、Docker、Service Mesh 等云原生技术栈
具备 AI/大模型相关知识与实践经验，例如：熟悉 LLM（GPT、Claude、Qwen、DeepSeek 等）的原理与应用，有 Prompt Engineering、RAG、Agent、MCP 等落地经验
熟悉机器学习/深度学习基础，能将时序预测、异常检测、聚类等算法应用于运维场景
有大型互联网公司超大规模流量接入、CDN、四/七层负载均衡相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，深入AIOps与大模型在运维中的落地，技术成长空间大
- 作为核心支撑岗位，工作成果直接影响产品稳定性，价值感强
- 需要处理极端复杂和突发的系统故障，对技术深度、抗压能力和响应速度要求极高
- 技术栈庞杂，需要持续学习从底层系统到AI应用的跨领域知识
- 适合具备扎实分布式系统基础、热衷解决复杂技术难题、有志于将AI与运维结合、并能在高强度环境下保持高稳定性的工程师
缺点 / 挑战
- 处理亿级流量的超大规模系统，技术挑战高，能快速积累大规模分布式运维经验
- 保障高并发、高可用系统稳定性的责任重大，工作压力可能较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕云原生、AIOps、SRE等方向，成为特定领域的资深专家
- 架构师路线：负责整体运维平台或基础设施的架构设计与演进
- 技术管理路线：带领团队负责更大规模的系统稳定性或平台建设
- 保障亿级用户流量下大规模分布式系统与服务的稳定性、可靠性与性能
- 设计和落地运维解决方案，包括容灾、调度、扩缩容及安全加固
- 构建和维护自动化、平台化的运维工具链，提升交付效率
- 运用AI技术（如大模型、机器学习）推动智能运维（AIOps）体系建设
- 精通Linux系统原理、网络协议及常用中间件（MySQL/Redis）
- 熟练掌握至少一门开发语言（Python/Go/Java），具备扎实的工程能力
- 熟悉云原生技术栈（K8s, Docker）及主流监控、日志、自动化工具
- 具备将AI/ML技术应用于运维场景（如故障预测、根因分析）的实践能力
申请策略
- 深入研究快手的技术博客或公开分享，了解其在大规模接入、AIOps方面的实践，并在面试中展现你的思考
- 准备一个清晰的故障处理案例，描述从发现、定位到解决的完整思维过程
- 突出参与或主导的大规模分布式系统稳定性保障项目，量化成果（如可用性SLA、故障恢复时间）
- 详细描述运用自动化、平台化手段提升运维效率的具体案例
- 展示在AIOps、智能监控或故障预测等AI+运维领域的实践经验或研究成果
- 强调对K8s、云原生及监控体系（Prometheus/Grafana）的熟练应用
- 系统性学习AIOps相关算法（如时序预测、异常检测）及工程化实践
- 深入研究云原生架构下的新型运维挑战，如服务网格、可观测性
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答，重点突出你的分析思路、技术选型和最终量化结果
- 对于架构设计类问题，遵循“分层、解耦、可扩展”的原则，从需求、核心组件、容灾、监控等角度展开
- 对于AIOps问题，结合具体场景（如故障预测）说明数据、模型选择、与现有系统集成的思路
- 请描述一个你处理过的最复杂的线上系统故障，你是如何定位和解决的？
- 如何设计一个高可用、可扩展的流量调度方案来支撑亿级用户访问？
- 你认为AIOps在运维中最有价值的应用场景是什么？你是否尝试过相关落地？
- 在推动运维平台化或自动化过程中，遇到过哪些跨团队协作的挑战？如何解决？
- 你对Kubernetes在超大规模集群下的运维管理有什么理解？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位属于核心支撑岗位，技能要求高，市场薪资水平通常有竞争力。但JD未披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
技术栈非常前沿，直接处理超大规模系统挑战，深度涉及AIOps与大模型应用，技能成长空间和深度都很大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Docker、AIOps、大模型、机器学习、Go、Python
成长机会跟踪业界前沿...主导...架构演进与新技术探索落地
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作内容涉及保障核心系统稳定性和故障处理，意味着可能有较高的在线保障要求和应急响应压力。JD未提及任何弹性办公或WLB相关安排。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
支撑日活数亿用户的核心产品，技术工作直接影响数亿人的使用体验，具有明确的社会影响力。行业处于成熟发展期，技术探索空间依然存在。
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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