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Software Engineer — ETL Platform, IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer — ETL Platform, IS&T Ai & Data Platforms
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
Gitops
Sql
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
薪资偏高、前沿云原生与大数据技术栈、内部核心数据平台，WLB未明确。
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DevOps/SRE中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 560 个在招 · 其中DevOps/SRE 64 个
市场机会
选择面较广
上海 · DevOps/SRE · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责内部AI与数据平台的ETL生产环境可靠性、性能与数据新鲜度
你需要端到端运维数据管道，调优Kubernetes与Spark，构建可观测性工具，并通过自动化和GitOps流程减少日常繁琐工作
适合具备扎实Linux排障能力、熟悉大数据组件与云原生架构的SRE工程师
最低要求
年以上SRE、DevOps、平台工程、数据基础设施或生产运维经验，具备扎实的Linux排障技能
丰富的Kubernetes/EKS运维经验（kubectl、部署、Pod、资源限制、服务账户、密钥、工作负载调试），并具备在Kubernetes上支持Apache Spark的实操经验（包括调优、日志分析、内存问题、Shuffle故障和性能瓶颈）
具备Apache Airflow（DAG运维、任务失败、重试、调度、SLA未达标）和Kafka或类似流平台（消费者组、延迟、偏移量、分区、安全客户端连接）的生产环境经验
熟悉Datalake/Lakehouse架构、对象存储（S3或同等产品）、监控/日志工具（Splunk、Prometheus、Grafana、CloudWatch、ELK、Datadog），并具备扎实的SQL技能
熟练掌握Python和Bash脚本编写，具备出色的事件管理、根因分析（RCA）、变更管理和运维文档编写能力
工作职责
端到端运维和分类处理生产管道：包括提取器、加载器、批处理作业、流式摄取（Kafka）、Spark 工作负载和 Airflow DAG
调优 Kubernetes 和 Spark 以确保系统稳定性
构建可观测性工具，推动根因分析（RCA）
编写自动化脚本以减少日常繁琐工作（toil）
通过 GitOps 风格的流程管理配置和密钥
从日志、指标和基础设施信号中排查分布式系统问题，并通过与工程团队合作推动永久性修复
优先资格
有支持元数据驱动的ETL平台或内部ETL框架的经验
熟悉Lakehouse技术（Spark、Iceberg、IRC、Hive Metastore、Parquet）及数据加载性能调优
具备GitOps或单一可信源配置管理经验，以及基础设施即代码工具（Terraform、Helm、Argo CD、Ansible）的使用经验
有运维多区域或特定区域数据平台的经验
熟悉证书/PKI/TLS管理、JKS/信任库、Kerberos或密钥轮换流程
熟悉大规模Spark性能调优，以及平台依赖项（如API网关、RabbitMQ、Redis或Cassandra）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托行业领先的平台，能接触到最前沿的生成式AI与大规模数据基础设施
- 技术栈现代且全面，涵盖云原生、大数据、GitOps等，利于个人技术深度的积累
- 内部系统支持核心AI创新，业务价值高，能显著提升个人在数据平台领域的行业竞争力
- 涉及Kubernetes、Spark、Kafka等众多复杂组件，排障难度大，需要持续学习以保持技术敏锐度
- 适合具备扎实云原生与大数据运维基础、追求技术深度、希望在领先科技平台保障核心数据基础设施稳定性的SRE工程师
缺点 / 挑战
- 生产环境对稳定性和数据新鲜度要求极高，可能需要应对突发故障和On-call压力
角色解读
- 可纵向深耕为大数据基础设施专家或首席SRE，主导更大规模的分布式系统架构设计
- 也可横向转型为数据平台架构师或DevOps团队负责人，推动内部AI与数据战略落地
- 端到端负责内部AI与数据平台的ETL生产环境，保障数据管道的可靠性、性能与数据新鲜度
- 调优Kubernetes与Spark集群，处理流式与批处理任务，构建可观测性工具并推动根因分析
- 通过GitOps和自动化脚本减少日常运维繁琐工作，管理配置与密钥，排查分布式系统故障
- 扎实的Linux排障能力与Python/Bash脚本编写能力
- 丰富的Kubernetes/EKS运维经验，以及在K8s上部署和调优Apache Spark的实操经验
- 熟悉Apache Airflow、Kafka等大数据与流处理组件，掌握Datalake/Lakehouse架构及主流监控工具
申请策略
- 了解IS&T团队的工作文化，强调在跨团队协作中推动永久性修复的沟通能力
- 准备一些关于如何在保障数据新鲜度的同时优化资源成本的思考
- 突出在Kubernetes上运维和调优Apache Spark的实际案例，包括解决内存、Shuffle等性能瓶颈的经验
- 详细列举使用Airflow、Kafka处理复杂数据管道的经验，以及如何通过自动化和GitOps降低运维成本
- 展示在分布式系统排障、根因分析（RCA）及事件管理方面的具体成果和量化指标
- 深入学习Lakehouse架构（如Iceberg、Parquet）及Spark在大规模数据加载下的性能调优技巧
- 熟悉GitOps工具链（如Argo CD、Helm）及基础设施即代码（Terraform）的最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出排查问题的逻辑思路（从日志、指标到基础设施信号）以及最终的自动化/永久性修复方案
- 在回答架构或调优问题时，先阐述底层原理（如Spark内存模型、K8s资源调度），再结合具体场景说明调优参数和预期收益
- 请描述一次你在Kubernetes上排查Apache Spark任务失败或性能瓶颈的完整过程
- 在Airflow DAG调度中遇到SLA未达标或任务重试风暴时，你会如何定位和解决问题？
- 你是如何通过自动化或GitOps流程减少日常运维繁琐工作（toil）的？请举例说明
- 面对一个涉及Kafka消费延迟和Spark处理积压的复杂故障，你的排查思路是什么？
- 复习Kubernetes核心组件、Spark on K8s的常见故障及调优参数，以及Airflow和Kafka的运维最佳实践
- 准备2-3个自己主导的复杂分布式系统排障或平台自动化改造的真实项目案例，并总结其中的经验教训
职位点评
薪资福利85
成长发展88
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位对SRE及大数据平台运维经验要求较高，结合上海市场水平，能提供极具竞争力的薪酬回报。
薪资信号偏高 (3.5千–5.5万/月)
成长发展
88较高
岗位涉及生成式AI、云原生与大数据等前沿技术，技术栈现代且极具深度，利于个人技术能力的快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Apache Spark、Apache Airflow、Kafka、Python、Bash、GitOps、Terraform、Helm、Argo CD
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与WLB政策，生产环境运维工作需保障系统稳定性，工作节奏可能受突发故障影响。
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
岗位直接支持内部的AI驱动创新与生成式AI落地，具有较高的业务价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号AI-powered innovation、streamline the adoption and embedding of generative AI
创新程度积极采用新技术
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