长城汽车
Devops研发工程师25649
Devops研发工程师25649
发布于 大约 8 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
Aigc
CI/CD
Dora指标
Go
研发效能
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大型车企数字化部门，技术栈现代，成长空间大，但WLB一般。
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
33K
比DevOps/SRE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 1150 个在招
市场机会
选择适中
北京 · DevOps/SRE · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
作为长城汽车产业数智化中心的DevOps研发工程师，你将负责研发效能平台（如项目管理、CI/CD流水线、制品库等）的后端架构设计与开发，深度集成Jira、GitLab、Jenkins等主流工具，并探索AI（AIGC）在研发场景的应用
该岗位技术栈以Python和Go为主，兼具流程咨询与推广职责，适合对研发效能提升和内部工具开发有热情的工程师
最低要求
熟练使用Python、Go语言，最好有前端开发能力
工作职责
效能平台架构与开发：负责研发效能平台（包括项目管理、代码托管、CI/CD 流水线、制品库、环境管理等模块）的后端架构设计与核心功能开发
工具链集成与自动化：深度集成主流研发工具（如 Jira、GitLab、Jenkins、SonarQube、K8s 等），通过 API 编排实现研发流程的自动化闭环
效能度量与数据分析：构建研发效能度量体系（如 DORA 指标、流动效率、质量看板），通过数据采集、清洗与可视化，为管理层和团队提供改进依据
开发者体验优化：优化内部开发工具的用户体验（UI/UX），降低工具使用门槛，开发 CLI 工具或 IDE 插件，提升开发者日常工作效率
AI 赋能研发（AIGC）：探索并落地大模型在研发场景的应用，如自动化 Code Review、智能测试用例生成、日志智能分析等
流程咨询与推广：深入业务团队理解痛点，提供研发流程改进建议，并推动效能工具在组织内的落地与使用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI赋能研发方向前沿，有机会探索大模型在研发场景的实际应用，提升个人技术竞争力
- 岗位涉及流程咨询与推广，能锻炼跨部门沟通和影响力，职业发展空间大
- 需要深入理解业务团队痛点，推动工具落地可能面临组织阻力，需要较强的沟通和推动能力
- 适合对DevOps和研发效能有浓厚兴趣，具备较强技术能力，同时愿意深入业务、推动变革的工程师
缺点 / 挑战
- 平台大，能接触大型企业复杂的研发流程和工具链，技术挑战性强
- 技术栈要求较广（后端、前端、AI），需要持续学习，工作强度可能较高
- 作为传统车企的数字化部门，可能面临流程变革的挑战，需要适应企业文化和节奏
角色解读
- 在技术层面，可向资深DevOps架构师或平台架构师方向发展，深入掌握云原生和AI技术
- 在业务层面，可转型为研发效能顾问或技术管理岗位，负责团队效能提升和流程优化
- 依托长城汽车产业数智化中心，有机会参与大型企业数字化转型项目，积累跨领域经验
- 负责研发效能平台的后端架构设计与核心功能开发，包括项目管理、CI/CD流水线、制品库等模块
- 深度集成Jira、GitLab、Jenkins、K8s等工具，通过API编排实现研发流程自动化
- 构建研发效能度量体系（如DORA指标、质量看板），通过数据采集与分析为团队提供改进依据
- 探索AI在研发场景的应用，如自动化Code Review、智能测试用例生成等，并推动工具落地
- 熟练掌握Python或Go语言，具备扎实的后端开发能力，有前端开发经验更佳
- 熟悉CI/CD流程和主流DevOps工具链（如Jenkins、GitLab、Kubernetes）
- 具备系统架构设计能力，理解API编排和系统集成
- 对数据分析和可视化有一定了解，能构建效能度量体系
申请策略
- 了解长城汽车产业数智化中心的业务方向，特别是其在数字化转型中的角色
- 在面试中强调对研发效能的理解和热情，以及推动工具落地的实际经验
- 重点突出DevOps平台建设或相关工具开发经验，如CI/CD流水线、制品库、环境管理等
- 强调Python/Go后端开发能力，并展示对K8s、Jenkins等工具的实际应用案例
- 如有AI应用或数据分析项目经验，务必突出，特别是与研发场景结合的部分
- 体现流程优化或推广经验，说明如何推动工具落地和提升团队效率
- 深入学习Kubernetes和容器化技术，了解其与CI/CD的集成
- 了解大模型在代码生成、Code Review等场景的应用，可尝试使用或开发相关工具
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验类问题，突出个人贡献和量化结果
- 对于流程推动问题，强调沟通、协作和影响力，展示你如何理解他人需求并推动共识
- 对于技术方案问题，先阐述设计思路，再结合具体场景分析，展示你的架构思维
- 请描述你设计或参与过的DevOps平台架构，以及如何解决其中的关键问题？
- 如何设计一个CI/CD流水线来满足不同团队的发布需求？
- 你如何理解DORA指标？如何通过数据推动研发效能改进？
- 请分享一个你推动工具或流程在团队中落地的案例，遇到哪些阻力？如何解决？
- 你对AI在研发效能中的应用有哪些看法？是否有相关实践？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为上市巨头企业，薪资福利有保障，但具体薪资未披露，且岗位可能涉及一定强度。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位技术栈现代，涉及AI应用，有明确的成长空间，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Go、Kubernetes、AIGC、DORA指标
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京，但未明确办公模式，且推动工具落地可能涉及跨部门沟通，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
长城汽车作为传统车企，数字化转型具有行业意义，但岗位直接社会价值不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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