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Software Engineer — Data Platforms, IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer — Data Platforms, IS&T Ai & Data Platforms
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
CI/CD
Go
Sre
分布式系统
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
核心数据平台SRE岗，技术栈前沿且极具深度，薪资竞争力强，但需承担一定的on-call压力。
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
4.8万
比DevOps/SRE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 530 个在招 · 其中DevOps/SRE 58 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
该职位是苹果AI与数据平台团队的SRE工程师，负责保障大规模数据与机器学习平台的可靠性、性能与可运维性
你将通过自动化运维、性能调优和容量规划，确保支撑分析、报表及AI/ML应用的大数据平台高效稳定运行，降低故障恢复时间并优化云资源成本
最低要求
年以上在生产环境中运维和支持关键、大规模分布式系统的经验，具备Python、Go、Java、Scala或Bash的脚本/编程能力，用于自动化和工具开发
深刻理解可靠性原则（如容错、高可用性、低延迟、优雅降级），并懂得如何对其进行检测和强制执行（SLI/SLO、告警、on-call实践、事件响应、事后复盘）
具备运维数据处理生态系统和分布式计算框架（Spark、Flink）以及MPP查询引擎（Trino、StarRocks）的实战经验，包括性能调优和容量管理
熟练在大规模环境下运维Kubernetes/Helm，构建和维护CI/CD流水线（GitHub Actions、Jenkins），使用基础设施即代码（Terraform、Pulumi）管理基础设施，并在多云环境中运行面向服务的架构
在复杂的生产环境中具备出色的故障排除和性能分析技能
熟练使用Unix/Linux和命令行诊断工具，具备优秀的问题解决和沟通能力
工作职责
运维和加固基于开源及其他技术构建的大数据平台，为分析、报表和 AI/ML 等关键应用提供底层支撑
降低平均恢复时间（MTTR），实现运维琐事（toil）的自动化
进行性能与成本调优，执行容量规划
在生产事故发生前后进行根本原因分析（root-causing）
作为独立、自驱的问题解决者，与工程师和非技术合作伙伴进行清晰沟通，跨团队协作以确保平台达到高标准
优先资格
有为开源项目做贡献的经验，或在多个公有云提供商之间进行运维的经验
深入了解特定的分布式框架（如Spark、Flink、Kafka Streams、Trino、Iceberg），包括通过组件特定的日志进行调试，并具备大规模管理多租户Kubernetes集群的经验
具备工作流/管道编排工具（Airflow、dbt）的使用经验，并理解数据建模和数据仓库概念
具备通过日志和指标调试Kubernetes/Spark生产问题的经验，并对自我、团队和组织抱有持续改进的心态
拥有计算机科学、计算机工程或相关领域的学士或硕士学位
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托PB级数据规模与业务场景，能接触到海量数据处理与前沿生成式AI的底层平台架构
- SRE体系成熟，能系统性地提升在可靠性工程、云原生及大数据组件方面的技术深度
- 团队融合了数据、ML与应用开发，技术视野广阔，有助于培养复合型的数据平台工程能力
- 需要同时掌握云原生基础设施与复杂大数据组件，技术栈深且广，学习曲线陡峭
- 适合具备扎实分布式系统运维经验、对SRE理念有深刻认同，且希望在大数据与AI基础设施领域深耕的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 支撑海量数据与核心AI应用，对系统的稳定性要求极高，可能面临较大的on-call压力与故障排查挑战
角色解读
- 从核心SRE工程师向SRE技术专家或架构师发展，主导更大规模的数据平台可靠性架构设计
- 向数据平台工程团队负责人或技术管理岗转型，带领团队支撑全球级别的数据基础设施建设
- 负责内部AI与数据平台的大规模分布式系统运维，保障数据与ML平台的高可用与高性能
- 通过自动化手段减少运维琐事，优化系统性能与云资源成本，并主导生产环境的故障排查与事后复盘
- 跨团队协作，将SRE理念（如SLO/SLI）融入数据平台架构，支撑分析、报表及生成式AI等关键业务
- 精通Python/Go等编程语言及Linux系统，具备扎实的脚本编写与自动化开发能力
- 深入理解SRE核心原则，熟练掌握Kubernetes、Terraform及CI/CD工具链，有大规模集群运维经验
- 熟悉Spark、Flink、Trino等大数据与MPP组件的底层原理及性能调优，具备复杂生产环境的故障排查能力
申请策略
- 了解内部IT团队的文化与工作方式，准备一些关于如何在跨国、跨时区团队中高效沟通与协作的案例
- 关注生成式AI领域的最新动态，思考数据平台如何更好地支撑AI模型的训练与推理需求
- 突出在PB级或大规模分布式系统中的SRE实战经验，量化MTTR降低、自动化覆盖率提升或成本优化的具体成果
- 详细列出在Kubernetes、Terraform及CI/CD流水线方面的深度实践，特别是多租户集群管理与多云环境运维经验
- 强调对Spark、Flink、Trino等大数据组件的底层调优与故障排查能力，展示解决复杂生产问题的案例
- 深入复习SRE核心理论，强化SLI/SLO设计、容量规划及混沌工程实践
- 补充或巩固对Iceberg、dbt等现代数据栈组件的理解，提升在数据建模与管道编排方面的综合能力
面试指南
- 故障排查类：采用STAR法则，按‘现象发现-隔离问题-根因分析-修复恢复-事后复盘与预防’的逻辑展开，突出系统性思维
- 架构与优化类：从‘业务需求-技术选型-实施细节-量化收益’四个维度回答，强调成本、性能与可靠性的平衡
- 请描述一次你处理过的最复杂的分布式系统生产故障，你是如何定位根因并恢复服务的？
- 在大规模Kubernetes集群中，你是如何进行容量规划并优化资源成本的？
- 针对Spark或Flink作业的性能瓶颈，你通常采用哪些排查思路和调优手段？
- 如何为数据平台设计合理的SLI/SLO？当SLO被打破时，你的响应流程是什么？
- 复习大数据组件（Spark/Flink/Trino）的核心架构与常见性能调优参数，准备1-2个深度调优的实战案例
- 梳理过往在自动化运维、IaC（Terraform）及CI/CD方面的最佳实践，确保能清晰阐述设计思路与落地效果
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
该岗位对SRE经验与大数据组件要求较高，在上海同类技术岗位中具备较强的薪资竞争力与市场溢价。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及PB级数据平台与生成式AI底层支撑，技术栈前沿且极具深度，能提供极具挑战与深度的技术成长环境。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、Kubernetes、Spark、Flink、Trino、Terraform、Airflow、dbt
成长机会continuous-improvement mindset
业务类型cost_center
工作生活
65中等
SRE岗位通常伴随on-call职责，需应对生产环境的突发状况，整体工作节奏与WLB视具体团队安排而定。
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
80较高
支撑生成式AI与数据创新，赋能内部核心业务，具有较高的技术使命感与行业影响力。
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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