滴滴出行
IT Senior Technology Operation Manager
IT Senior Technology Operation Manager
发布于 1 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Aiops
Api开发
Llm应用
Rag
数据分析
智能运维
自动化脚本
跨团队协作
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
聚焦AIOps与AI工具链研发的技术管理岗，技术成长性强但属成本中心支持角色。
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
6.0万
比技术管理中位数高
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 2260 个在招 · 其中技术管理 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 技术管理 · 78 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴国际化Global IT内部系统、运营工具及智能运维(AIOps)的设计与开发，通过自动化和AI技术提升全球IT服务质量与运营效率
需主导内部平台迭代、数据看板建设及跨地域团队协作，将业务需求转化为系统化解决方案
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、信息系统、网络工程或其他相关专业优先
具备优秀工程实践能力的候选人可适当放宽专业背景要求
具备良好的软件开发基础和工程能力，有实际系统、平台、自动化工具或内部效率工具开发经验
Python 为团队主要技术栈，具备 Python 开发经验优先
同时接受 Java、Go、JavaScript / TypeScript、C# 等其他开发语言背景
相比特定编程语言，更关注候选人的编程基础、系统设计能力、快速学习能力和解决实际问题的能力
熟悉常见的 Web/API 开发模式，对数据库、RESTful API、Linux、Git、容器化等基础技术有实际使用经验
能够独立完成从需求理解、方案设计、开发测试到部署上线的完整开发流程
熟悉并能够熟练使用 AI Coding 工具进行软件开发，能够将 AI 融入需求分析、代码生成、调试、测试、重构及文档编写等研发流程
不局限于传统手工编码方式，能够借助 AI 快速学习新的技术栈并完成实际工程任务
对 AI / LLM 应用开发有兴趣或实践经验，了解 Prompt Engineering、RAG、Agent、MCP、Workflow 等相关技术者优先
有 AI 与 IT 运维、自动化、数据分析等场景结合经验者优先
具备良好的系统化思维和产品意识，能够理解 IT 服务、基础架构及运营场景中的实际问题，并将业务需求转化为可落地的系统和工具，而非仅按照需求进行功能开发
具备良好的数据分析意识，能够通过数据发现 IT 服务和运营过程中的问题，并通过系统化、自动化方式推动问题解决
有 Dashboard、数据分析平台或运营分析工具开发经验者优先
英语可作为工作语言，要求具备流利的英语口语沟通能力，能够独立参与英文会议、进行技术讨论、需求沟通及方案介绍，并能够与不同国家和地区的同事直接开展日常协作
具备海外留学或海外工作经验者优先
有跨国家、跨文化团队协作经验，或曾与海外团队共同推进项目者优先
具备较强的主动性、Ownership 和自驱力
能够主动识别问题、提出解决方案并推动落地，而非仅等待明确的开发任务
对新技术保持较强的学习和探索意愿，能够快速理解新的业务场景、技术框架和 AI 工具，并将其应用到实际工作中
工作职责
IT 内部系统开发与迭代
负责 Global IT 内部系统及平台的设计、开发、维护和持续迭代
根据 IT 团队实际业务场景，将人工流程和运营需求转化为系统化、产品化解决方案
持续优化系统架构、功能及用户体验，提升内部 IT 系统的稳定性、可维护性和使用效率
IT 资源及服务运营工具开发
负责 IT 服务及资源运营相关工具的设计与开发，通过数据化、系统化方式提升 Global IT 运营能力
建设 IT 服务运营分析能力，包括工单、SLA、服务质量、用户满意度、服务趋势等数据分析及可视化工具
开发运营商及 IT 资源运营管理工具，包括网络线路、运营商资源、IT 资产及其他 IT 服务资源的管理、分析和运营能力
通过自动化和数据分析减少人工运营工作，提高资源利用率及运营效率
Intelligent IT / AIOps 工具开发
与 IT Infrastructure、Network、Endpoint、Service Desk 等团队协作，开发 Intelligent IT 及智能运维工具
将监控、日志、告警、诊断及基础架构数据进行整合，建设自动化诊断、故障分析和辅助决策能力
探索 AI、LLM、Agent、RAG 等技术在 IT 运维场景中的应用，提升故障发现、定位、分析和处理效率
IT 自动化能力建设
识别 Global IT 日常工作中的重复性、标准化操作场景，并通过 API、Workflow、Script、Automation Platform 等方式实现自动化
推动不同 IT 系统及平台之间的数据和流程集成，减少人工操作及信息孤岛
建设可复用的 IT 自动化组件和能力，支持全球不同区域 IT 团队快速使用和落地
IT 数据与工程能力建设
整合 Global IT 各系统及平台数据，建立统一、可靠的 IT 运营数据能力
参与 IT 数据指标、数据模型及 Dashboard 建设，为 IT 服务管理、资源规划和管理决策提供数据支持
推动内部工具从单点需求开发逐步向平台化、标准化和可复用方向演进
全球 IT 技术协作
与中国总部及拉美、亚太等海外区域 IT 团队保持紧密合作，理解不同区域的实际业务和运营需求
为 Global IT 内部系统及工具提供技术支持，推动新工具、新能力在全球 IT 团队中的推广和落地
沉淀技术文档、开发规范和最佳实践，持续提升 Global IT COE 的工程化和技术能力
优先资格
硕士及以上学历优先
具备优秀工程实践能力的候选人可适当放宽专业背景要求
Python 开发经验优先
了解 Prompt Engineering、RAG、Agent、MCP、Workflow 等相关技术者优先
有 AI 与 IT 运维、自动化、数据分析等场景结合经验者优先
有 Dashboard、数据分析平台或运营分析工具开发经验者优先
具备海外留学或海外工作经验者优先
有跨国家、跨文化团队协作经验，或曾与海外团队共同推进项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈高度前沿，直接参与LLM、Agent与AIOps在真实企业级场景的落地，技术壁垒高
- 依托国际化业务平台，拥有广阔的跨文化协作视野与接触全球复杂IT架构的机会
- 平台化导向明确，成果易形成可复用资产，个人技术影响力可辐射全球IT团队
- 作为内部支持型岗位，业务直接营收关联度弱，在资源争取与价值呈现上需更强的数据说服力
- 跨国时差与多语言协作可能增加沟通成本，需求对齐与版本同步节奏要求极高
- AI运维场景处于探索期，缺乏成熟业界标准，需自行摸索验证路径并承担试错成本
- 适合具备扎实工程底座、对AI技术落地有强烈热情，且能在模糊需求中主动定义问题、享受技术驱动效能提升的开发者转型管理者
缺点 / 挑战
- 内部COE团队相对聚焦，较少受外部客户交付压力干扰，利于沉淀底层工程能力
- 内部系统迭代常面临历史债务清理与新旧架构兼容的双重挑战，工程复杂度较高
角色解读
- 纵向深耕：向首席IT架构师或企业级AIOps专家方向发展，主导集团级基础设施智能化升级
- 横向拓展：转向IT效能平台负责人或数字化转型顾问，覆盖更多业务线的内部系统建设
- 管理跃迁：积累跨国团队管理经验后，晋升为IT部门负责人或国际化技术业务线Leader
- 负责滴滴全球化IT内部系统、运营工具及智能运维平台的架构设计与代码开发
- 利用Python、API及自动化工具链替代人工流程，提升IT服务响应速度与资源利用率
- 探索LLM、RAG、Agent等AI技术在故障诊断、日志分析与辅助决策中的落地场景
- 统筹跨地域IT团队的技术协作，制定开发规范并推动内部工具的平台化与标准化
- 扎实的Python/Java/Go等至少一门主流语言功底，具备独立负责全栈开发至部署上线的能力
- 熟悉Web/API开发模式、数据库设计、容器化部署及Linux环境下的工程实践
- 掌握AI Coding工具链及Prompt Engineering/RAG/Agent技术，能将AI深度融入研发与运维流程
- 具备系统化思维与产品意识，擅长将模糊的业务痛点转化为可量化、可迭代的数字化解决方案
申请策略
- 提前调研滴滴国际化业务布局与常见IT痛点，在简历或求职信中展现针对性解决方案思路
- 准备1-2个完整的“需求分析-方案设计-AI赋能-落地复盘”案例，面试时按STAR法则结构化陈述
- 突出主导过的内部效率工具、自动化平台或数据看板项目，强调量化提效指标（如工时节省比例、故障恢复时间缩短率）
- 详细展示Python/Go等语言的实际工程产出，附带GitHub链接或技术博客以证明代码质量与架构设计能力
- 重点描述AI/Coding工具在实际研发或运维流程中的集成案例，体现Prompt调优、RAG检索增强或Agent工作流搭建经验
- 强化跨地域/跨文化项目协作经历，说明如何克服时差、语言与技术栈差异推动项目按期交付
- 系统学习LangChain/LlamaIndex等框架，掌握RAG架构设计与向量数据库应用实战
- 深入理解ITIL/ITSM标准流程，将运维场景知识图谱化，提升AIOps工具的业务贴合度
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出技术选型依据、遇到的核心难点及量化业务收益
- 针对AI落地类问题，遵循“场景定义-数据准备-模型/提示词设计-评估迭代-生产部署”的标准链路回答
- 针对协作管理类问题，强调标准化文档、自动化CI/CD流水线、定期同步机制与冲突解决策略
- 请分享一个你主导开发的内部效率工具或自动化平台，它是如何解决具体业务痛点的？
- 在IT运维场景中，你如何将LLM或Agent技术落地？遇到过哪些数据或准确率瓶颈？
- 面对跨国团队异步协作与需求频繁变更，你如何保证系统迭代节奏与交付质量？
- 如果让你从零搭建Global IT的数据看板与SLA监控体系，你的技术选型与实施路径是什么？
- 复习Python高级特性、并发编程及常用设计模式，准备手写或口述核心算法与系统架构图
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值50
薪资福利
70中等
JD未明确披露薪资范围，但作为已上市巨头企业的资深技术管理岗，整体薪酬包通常具备市场竞争力，福利体系完善，稳定性较强。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–8.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合AIOps、LLM与自动化技术，技术栈处于前沿探索期，提供丰富的工程实践与跨域协作机会，个人技术成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、Agent、AIOps、API开发、容器化、Prompt Engineering
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确说明办公模式与加班政策，但作为支撑全球IT运营的后台技术岗，通常需配合海外时差进行系统发布或故障排查，WLB存在一定波动。
工作模式未明确
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
50较低
岗位聚焦企业内部效能提升与基础设施运维，社会直接影响力偏中性，但通过技术赋能全球化业务运转，具备一定的组织价值与行业稳健性。
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
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