资深研发工程师（稳定性）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕稳定性工程，成为AIOps或高可用架构领域的权威
• 技术管理路线：带领稳定性团队，负责更大范围的系统可靠性和技术规划
• 横向扩展：向基础设施、SRE或AI平台方向延伸，成为全栈稳定性解决方案专家
• 设计和优化高可用架构，如多活、异地多中心，确保系统在极端流量下的稳定性
• 建设智能监控和风险感知体系，提前发现并自动化处理潜在故障
• 主导故障演练和应急响应，快速止损并推动根因复盘，提升整体故障治理能力
• 探索AI在稳定性场景的应用，如容量预测、AIOps，并与团队协作落地
• 扎实的分布式系统基础，熟悉微服务、缓存、数据库等核心技术
• 丰富的稳定性保障经验，包括容量评估、流量控制、可观测性体系
• 基础数据能力和机器学习知识，有AIOps或容量预测相关项目经验优先
• 优秀的业务理解能力和数据驱动决策能力，具备AI思维

申请策略

• 投递前了解滴滴稳定性团队的技术博客或公开分享，展示你对业务的思考
• 面试准备时准备好一个完整的稳定性保障案例，涵盖问题、方案、效果
• 突出高并发、高可用系统架构设计经验，特别是多活、容灾、降级熔断等场景
• 量化稳定性建设成果，如故障率降低、MTTR缩短、容量提升等指标
• 提及AI相关项目经验，如AIOps平台、容量预测模型、大模型应用等
• 强调数据驱动决策能力和跨团队协作推动能力
• 系统学习AIOps相关概念和工具，如智能告警、异常检测、根因分析
• 了解大模型（RAG、Agent）在工程场景的落地方法

面试指南

• 对于故障问题，采用STAR法则：背景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），重点强调你的思考和决策过程
• 对于架构设计问题，从业务场景、性能要求、成本约束、容灾级别等维度展开，给出多个方案对比，并说明取舍
• 对于跨团队协作问题，突出沟通、利益对齐、逐步推进等软技能，最好有具体案例
• 请描述你处理过的一个重大线上故障，你是如何响应、定位和修复的？
• 如何设计一个支持百万QPS的分布式系统的降级和熔断策略？
• 在稳定性保障中，你如何衡量系统的健康度？有哪些关键指标？
• 请谈谈你对AIOps的理解，以及如何将其应用于容量预测或异常检测？
• 如何推动跨团队实施一个稳定性改进方案？遇到阻力时怎么办？