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Software Engineer (Reliability Engineering), IS&T Ai & Data Platforms
Software Engineer (Reliability Engineering), IS&T Ai & Data Platforms
发布于 大约 2 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
Genai
Go
Mlops
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
苹果AI平台可靠性工程师，技术前沿，薪资高，但工作地点和WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
45K
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 750 个在招 · 其中DevOps/SRE 29 个
市场机会
选择面较广
上海 · DevOps/SRE · 60 个在招
职位详情
关于这个职位
加入苹果IS&T的AI与数据平台团队，负责构建和运维大规模分布式系统，支持GenAI、机器学习、推理和大数据平台
你将使用Kubernetes、Docker等容器技术，在混合云环境中保障关键服务的稳定性和可用性，与多个团队协作，解决复杂生产问题
最低要求
BS/MS in computer science or equivalent experience.
+ years experience programming skills in one of the following areas: Python, Java, or Go.
+ years experience in Kubernetes, Docker or other container orchestration framework.
工作职责
作为 AiDP 可靠性工程团队的软件工程师，你将参与一个或多个与 GenAI、ML、推理和大数据平台相关的项目，负责构建和运维大规模平台和分布式系统，利用开源技术，在混合云环境中确保系统的稳定性和可用性
优先资格
Ability to read and explain open source codebase.
Experience deploying and managing CI/CD pipelines.
Strong expertise in troubleshooting complex production issues.
Should be able to understand complex architectures and be comfortable working with multiple teams.
Ability to conduct performance analysis and troubleshoot large scale distributed systems.
Should be highly proactive with a keen focus on improving uptime/availability of our mission-critical services.
Experience with big data technologies - Spark, Flink, Iceberg or emerging GenAI/ML like Ray/MLflow/model serving) technologies.
Experience of Linux, database and security concepts.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的GenAI和大数据技术，技能成长快
- 薪资和福利在行业内具有竞争力
- 技术栈更新快，需要持续学习
- 对可靠性和性能要求极高，责任重大
缺点 / 挑战
- 苹果作为全球科技巨头，平台和资源丰富，技术挑战大
- 工作强度可能较高，需要应对全球性系统的复杂性和压力
- 适合热爱技术、有较强故障排查能力、愿意在快节奏环境中挑战自我的工程师
角色解读
- 从可靠性工程师向SRE专家或平台架构师发展
- 深入GenAI和MLOps领域，成为AI基础设施专家
- 有机会参与苹果全球性项目，提升技术影响力
- 负责构建和运维大规模分布式系统，确保高可用性和性能
- 参与GenAI、机器学习推理和大数据平台的可靠性工程，处理复杂生产问题
- 与多个团队协作，优化系统架构，提升服务稳定性
- 精通Python、Java或Go中的至少一种编程语言
- 熟悉Kubernetes、Docker等容器编排技术，有实际运维经验
- 具备分布式系统故障排查和性能分析能力
申请策略
- 了解苹果IS&T的使命和AI平台方向，在面试中展现热情
- 准备实际的项目案例，展示解决复杂问题的能力
- 突出Kubernetes和容器化生产环境的实际运维经验
- 强调Python/Go编程能力和大型分布式系统故障排查案例
- 展示对开源技术的理解和贡献
- 学习GenAI相关技术，如Ray、MLflow，了解模型部署
- 熟悉Spark、Flink等大数据处理框架
- 加强Linux系统管理和网络知识
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出技术细节和量化成果
- 对于设计问题，先明确需求，再提出方案，并讨论权衡
- 描述一次你排查复杂生产系统故障的经历
- 如何设计一个高可用性的Kubernetes集群？
- 解释你在CI/CD流水线中的角色和优化措施
- 如何监控和提升大规模分布式系统的性能？
- 你对GenAI基础设施有什么了解？
- 复习Kubernetes、Docker等容器技术，准备架构设计
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
苹果提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体数字，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的GenAI和混合云技术，技能成长空间大，苹果平台提供丰富学习资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Docker、Python、Java、Go、Spark、Flink、GenAI、MLflow
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点在上海市区，但JD未提及弹性办公或远程，可能需现场办公。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
苹果的产品影响全球，但该岗位属于内部IT，社会影响力间接。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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