百度
监控平台研发（AI智能体方向）（J106654）
监控平台研发（AI智能体方向）（J106654）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Aiops
Ai智能体
分布式系统
可观测性
大模型应用
实时计算
时序数据库
系统架构
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦AI智能体与可观测性前沿技术，平台数据规模大、成长性强，但工作节奏偏快
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
4.5万
比后端开发中位数高
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 1350 个在招 · 其中后端开发 36 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 440 个在招
职位详情
关于这个职位
负责百度集团智能监控平台的AI智能体及配套工具研发，覆盖埋点生成、故障感知与诊断等核心链路
同时参与监控基础架构建设（数据采集、实时计算、时序存储等），优化系统架构以提升可靠性与性能，并引入业界前沿技术打造AI Native监控产品
最低要求
善于利用AI工具提升工作效率，能够将AI能力灵活应用于日常开发、问题分析及产品设计中
有AI智能体工程落地经验，如自研AI智能体、OpenClaw/Hermes等智能体产品应用和优化经验等
有监控/可观测方向的系统构建经验者优先，如metric/log/trace/profiling/AIOps等方向系统研发
工作职责
参与百度集团智能监控平台AI智能体及配套skill/tool研发，覆盖监控埋点自动生成、故障感知、故障诊断、自动故障处置等核心链路，致力于打造AI Native的监控产品
参与监控基础架构的建设，包括大规模数据采集、分布式实时计算系统、时序数据存储、异常检测系统等
优化监控系统架构，提升系统的可靠性、性能及可扩展性
跟进业界前沿方向和最佳实践，并新技术快速引入项目
优先资格
对AI智能体前沿方向（如Harness Engineering、 Multi-Agent等）有持续跟踪和应用经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠头部互联网企业核心业务线，技术栈前沿且数据规模庞大
- 深度参与AI Native监控产品从0到1的建设，技术视野开阔
- 平台稳定性要求高，能积累深厚的系统架构与性能优化经验
- 需同时兼顾传统监控架构与新兴AI智能体技术，学习曲线陡峭
- 大规模实时数据处理与异常检测算法调优难度较大
- 内部协作链路长，跨团队推进项目需较强沟通协调能力
- 适合具备扎实后端/系统开发基础，对可观测性/AIOps有热情，且愿意探索AI工程化落地的中高级技术开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深系统架构师或技术专家方向发展，深耕可观测性与AIOps领域
- 也可向AI基础设施或大模型应用架构方向转型，成为跨领域的复合型技术负责人
- 负责百度集团智能监控平台的底层架构搭建与AI智能体模块开发
- 设计并实现大规模数据采集、实时计算与时序存储等基础设施
- 将AI能力融入故障诊断与自动处置链路，打造AI Native监控产品
- 精通分布式系统与高并发架构设计
- 熟练掌握可观测性技术栈（Metric/Log/Trace/AIOps）
- 具备AI智能体工程化落地能力，熟悉大模型应用开发与Agent框架
- 具备扎实的编程功底与系统调优经验
申请策略
- 提前了解目标公司在可观测性与AI Infra方面的布局
- 准备1-2个完整的技术架构设计案例，重点说明如何平衡系统性能、成本与可维护性
- 突出分布式系统设计与高可用架构经验
- 详细列出可观测性相关项目（如自研日志采集器、时序库优化、AIOps算法落地）
- 展示AI智能体开发实战案例（如基于主流框架的Agent构建、多智能体协同）
- 深入研读主流开源可观测性方案（Prometheus, Grafana, Jaeger, OpenTelemetry）
- 系统学习大模型Agent框架及工程化部署技巧
- 强化分布式一致性协议与实时流处理知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 针对系统设计题，先讲整体架构图，再分模块阐述选型依据、容灾方案与性能指标
- 结合具体压测数据或线上指标佐证效果
- 请分享一个你主导的可观测性/监控系统架构设计案例，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 在大模型Agent开发中，如何处理幻觉问题并确保任务执行的稳定性？
- 分布式实时计算系统中，如何保证数据不丢失且低延迟？
- 复习操作系统、网络协议与分布式理论
- 梳理过往项目中关于高并发、数据一致性的实战细节
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
头部互联网企业薪酬福利处于行业市场中上水平，但JD未明确具体薪资范围，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合AI智能体与可观测性前沿技术，提供接触大规模工业级数据与先进架构的机会，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI智能体、AIOps、分布式实时计算、时序存储、Multi-Agent
业务类型cost_center
工作生活
60中等
互联网大厂研发岗通常节奏较快，JD未明确提及弹性工时或远程政策，工作强度可能较高，WLB一般。
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
70中等
致力于构建AI Native监控产品，推动运维自动化与智能化，对提升大型互联网系统稳定性具有实际价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
百度 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs