智元机器人
共创-云原生开发工程师-觅蜂子公司
共创-云原生开发工程师-觅蜂子公司
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
系统与安全工程
Argo Cd
阿里云
AI 估算 · 25k–40k
云原生工程师技能稀缺，B轮AI公司薪资有竞争力，上海市场行情中高水平。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责公司 Kubernetes 集群的规划、部署与运维，支撑数百节点规模的生产环境
同时需要设计 CI/CD 流水线、构建可观测性体系并制定安全策略，属于云原生基础设施方向的核心技术岗
适合具备深厚 K8s 实操经验和自动化脚本能力的工程师
最低要求
深入理解 Kubernetes 核心组件（etcd, kube-apiserver, scheduler, controller-manager, CNI, CSI）
熟练掌握 Helm、Kustomize、Argo CD 等声明式部署工具
精通至少一种主流云平台（AWS/Azure/GCP/阿里云）的容器服务
熟悉 Prometheus 监控体系及告警规则配置
具备扎实的 Shell/Python 脚本能力，能快速开发运维工具
熟悉 Docker 容器原理、镜像构建优化及安全扫描
具备良好的故障排查能力，能熟练使用 kubectl, crictl, tcpdump, perf 等工具
工作职责
负责公司 Kubernetes 集群的规划、部署、升级、监控与高可用保障，支撑数百节点规模的生产环境
设计并实施安全、稳定、高效的 CI/CD 流水线，集成 GitOps（如 Argo CD）、Helm、Kustomize 等工具
优化集群资源利用率，通过 HPA/VPA、Cluster Autoscaler、Cost Allocation 等手段实现成本可控
构建可观测性体系：基于 Prometheus + Grafana + Loki + Tempo 实现日志、指标、链路追踪一体化监控
制定并落地 K8s 安全策略：包括 Pod Security Admission、NetworkPolicy、RBAC、镜像扫描、运行时安全（Falco）等
支持多云/混合云架构（AWS EKS / Azure AKS / 阿里云 ACK / 自建集群），实现跨环境一致性管理
编写自动化脚本（Python/Go/Bash）和基础设施即代码（IaC）模板（Terraform/Ansible）
响应 P0/P1 级故障，主导根因分析（RCA），推动系统健壮性提升
沉淀最佳实践，输出技术文档，赋能开发团队自助使用 K8s 平台
优先资格
有大规模 K8s 集群（500+ 节点）调优经验
熟悉 Service Mesh（Istio/Linkerd）或 Serverless（Knative）
参与过 CNCF 开源项目或持有 CKA/CKAD/CKS 认证
了解 eBPF、Cilium、Calico 等高级网络方案
有 GitOps、FinOps 或混沌工程实践经验
熟悉 Operator 开发或自定义 Controller
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及前沿云原生技术栈，技能积累价值高
- 公司处于AI数据服务风口，行业前景好
- 需要on-call响应P0/P1故障，工作强度较大
- 技术栈更新快，需要持续学习
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性，能深度参与大规模集群优化
- 适合热爱云原生技术、追求技术深度、能承受一定压力的资深运维/研发工程师
角色解读
- 可向云原生架构师或SRE专家方向发展，负责更复杂的系统设计
- 有机会成为技术负责人，带领团队优化基础设施
- 积累AI数据平台经验，向CTO或技术总监晋升
- 负责Kubernetes集群的规划、部署、监控和运维，保障数百节点生产环境的高可用
- 设计并实施CI/CD流水线，集成GitOps工具实现自动化部署
- 构建基于Prometheus+Grafana的可观测性体系，并制定K8s安全策略
- 响应P0/P1级故障，主导根因分析并输出技术文档
- 深入理解Kubernetes核心组件，具备大规模集群运维经验
- 熟练掌握Helm、Kustomize、Argo CD等声明式部署工具
- 精通至少一种主流云平台容器服务（AWS/Azure/阿里云）
- 具备扎实的Shell/Python脚本能力和故障排查能力
申请策略
- 在简历中量化成果，如集群规模、资源利用率提升等
- 调研公司业务（物理AI数据平台），面试中展现对AI基础设施的理解
- 突出Kubernetes生产环境运维经验，特别是大规模集群管理案例
- 强调云平台容器服务使用经验，如AWS EKS或阿里云ACK
- 展示CI/CD流水线和GitOps实践成果
- 若缺乏大规模集群经验，可学习K8s调度和性能调优知识
- 补充Service Mesh或eBPF等加分项技能
面试指南
- 对于架构设计题，从高可用、可扩展、安全、成本四个维度回答
- 对于故障排查题，采用RCA方法：先定位现象，再逐层排查根因，最后提出改进措施
- 对于经验题，使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出量化成果
- 请描述你如何设计一个高可用的Kubernetes集群架构
- 如何处理K8s集群中Pod调度失败或节点故障？
- 解释GitOps工作原理及其优势
- 如何优化集群资源利用率并降低成本？
- 请举例说明你使用Prometheus进行告警规则配置的经验
职位点评
70
综合评分
A轮公司云原生岗位，前沿技术栈，发展空间大但需接受高强度运维
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。
更适合这类人
最适合追求技术深度和职业发展的求职者，不适合看重工作生活平衡的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资与市场水准匹配，B轮公司可能提供期权，但福利未在JD中明确，整体补偿性中等。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿（云原生、GitOps、可观测性），有成长空间，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Helm、Argo CD、Prometheus、Terraform、eBPF、Cilium
业务类型profit_center
工作生活
40较低
需要on-call处理P0/P1故障，工作强度大，办公地点未明确，生活化动机满足度低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
75中等
属于AI数据基础设施赛道，行业增长快，社会价值较强，但JD未明确使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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