长鑫存储
数据库运维运营工程师-Database Operations Engineer(J20601)
数据库运维运营工程师-Database Operations Engineer(J20601)
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据库管理
数据库管理
Itil
性能调优
数据库管理
自动化运维
高可用架构
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
高级数据库运维岗位，技术要求高、行业前景好，但工作模式与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
20K
比数据库管理中位数低
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 1620 个在招
市场机会
选择不多
合肥 · 数据库管理 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
作为数据库运维运营工程师，您将主导数据库的架构规划与建设，制定高可用、容灾及备份恢复方案，搭建全生命周期监控体系，持续优化性能，并高效处理故障与服务请求
该职位需要深厚的数据库技术功底和自动化脚本开发能力，以保障公司数据系统的稳定与高效运行
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、信息技术、数据库管理等相关专业
专业技能与资格：具备Oracle、MySQL、PostgreSQL、SAP HANA或主流国产数据库中至少两种的体系结构认知，并能说明其运行机制与适用场景
行业与专业经验：具有5年以上数据库运维经验，其中至少3年大型数据库实例管理经验，有从零规划并建设数据库平台的完整经历
项目/任务成果：主导过数据库高可用（如集群、主从复制、读写分离）或容灾恢复方案的设计与落地，并能提供量化结果（如恢复时间目标（RTO）达成、故障发生率下降）
其他要求：具备基于Python或Shell脚本开发自动化运维工具的能力，能独立完成巡检、备份及扩容等场景的脚本设计，并具有按照ITIL流程作业及跨团队协作的实例
工作职责
架构规划与建设：主导数据库选型与架构设计，制定高可用、容灾及备份恢复方案，并定期演练以保障数据完整性
标准与规范落地：制定数据库版本部署标准、接入规范及升级计划，完善数据库访问与安全策略，明确存储结构及对象管理准则
运行监控与调优：搭建数据库全生命周期监控体系，持续分析性能指标与低效SQL，推动架构与参数调优，解决性能瓶颈
故障处理与预防：主导数据库故障的诊断、根因分析与快速恢复，输出规避方案，并针对容量与资源进行前瞻性规划和调度
服务交付与赋能：高效响应内部服务请求及事件工单，遵循ITIL/ITSM流程保障SLA达成，同时编写运维文档并开展数据库技能培训
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度要求高，能系统提升数据库全生命周期管理能力
- 半导体行业前景广阔，公司平台较大，项目经验丰富
- 涉及高可用、容灾等核心领域，对个人技术品牌建设有价值
- 数据库技术栈更新快，需持续学习以保持竞争力
- 适合拥有5年以上数据库运维经验，追求技术深度，能接受一定工作强度，希望在稳定平台积累行业经验的求职者
缺点 / 挑战
- 高可用性要求导致可能需值班和处理紧急故障，工作压力较大
- 跨团队协作和SLA达成可能涉及沟通协调挑战
角色解读
- 技术路线：可发展为高级数据库工程师、数据库架构师或技术专家
- 管理路线：积累经验后可晋升为运维经理或IT基础设施负责人
- 行业拓展：在半导体领域深耕，可转向更复杂的数据平台或云架构方向
- 主导数据库架构设计与高可用方案制定，确保系统稳定性和数据完整性
- 搭建监控体系并持续优化数据库性能，解决慢SQL和性能瓶颈
- 处理数据库故障并进行根因分析，制定预防措施以减少故障率
- 响应内部服务请求，遵循IT流程提供技术支持和培训赋能
- 精通Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据库的体系结构、运行机制和调优方法
- 具备Python或Shell脚本开发能力，能设计自动化运维工具
- 熟悉高可用架构（如集群、主从复制）和容灾恢复方案
- 了解ITIL/ITSM流程，具备跨团队协作和问题解决能力
申请策略
- 研究长鑫存储的业务场景和数据库使用情况，面试时展现针对性理解
- 准备2-3个数据库故障处理或性能优化的具体案例，用STAR方法描述
- 关注半导体行业数据存储特点，如高吞吐、低延迟需求，以契合岗位需求
- 突出主导过的数据库高可用或容灾项目，量化成果如RTO降低、故障率下降等
- 强调自动化脚本开发经历，展示Python/Shell工具设计案例
- 体现对多种数据库（如Oracle、MySQL、PostgreSQL）的实践经验和性能优化能力
- 列出参与的ITIL流程实践或跨团队协作项目，证明服务交付能力
- 深入学习国产数据库（如TiDB、OceanBase）以扩展技术栈
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，确保逻辑清晰
- 强调量化结果和业务价值，如减少停机时间、提升查询效率等
- 结合技术深度，解释技术决策背后的原因和权衡，展示系统思维
- 请描述一个你主导设计的数据库高可用架构案例，面临哪些挑战？如何解决？
- 当数据库出现性能瓶颈时，你的诊断和调优流程是什么？能举例说明吗？
- 你如何使用Python或Shell脚本实现数据库巡检或备份自动化？请分享经验
- 如何按照ITIL流程处理一个重大数据库故障事件？你扮演什么角色？
- 你对SAP HANA或国产数据库有哪些了解？在实际项目中如何选型？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位提供市场水准的薪资，但福利信息未在JD中明确披露，补偿性动机满足程度较好。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
80较高
职位涉及数据库架构、调优等深度技术工作，有成长空间，但技术栈偏向传统数据库，前沿性一般。
技术前沿主流现代技术
技术栈Oracle、MySQL、PostgreSQL、SAP HANA、Python、Shell
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未在JD中说明，可能需现场办公，WLB信号未提及，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
半导体存储行业处于增长期，职位对数据安全与业务连续性有重要性，社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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