渣打银行
Senior SRE Engineer
Senior SRE Engineer
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
DevOps/SRE
Opentelemetry
Sre
AI 估算 · 25k–45k
外资金融机构SRE岗位，薪资水平较高，技术栈前沿，具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为渣打银行市场科技部的SRE工程师，你将负责提升市场应用和平台的可靠性、稳定性、性能与可扩展性
你将与开发、基础设施、云和生产支持团队紧密合作，推动SRE实践落地，减少运营风险，确保关键应用持续可靠运行
同时，你将参与AI驱动的运营工具和微软Copilot集成代理的开发，提高事件管理、故障排查和运营效率
最低要求
强大的可靠性工程、可观测性平台、软件工程、云计算、自动化工程、事件管理经验
熟悉以下多项技术：Prometheus和AlertManager、Grafana、OpenTelemetry（指标、日志、链路）、Elastic Stack或同等可观测性平台、APM工具、合成监控方案、Kafka/Confluent Kafka、ServiceNow ITOM和事件管理、Azure、AWS、AKS、EKS或基于Kubernetes的平台、Terraform、Ansible、Chef、Puppet或类似自动化工具、Shell脚本经验
工作职责
提升业务关键的市场应用和平台的可靠性、可用性、可扩展性和性能
建立并管理服务级别指标(SLI)、服务级别目标(SLO)和错误预算，推动以可靠性为中心的工程决策
主导生产事件的诊断和解决，减少平均检测时间(MTTD)和平均恢复时间(MTTR)
推动根本原因分析和重复生产问题的永久修复
主动识别可靠性风险并实施提高韧性和容错能力的措施
设计和实施跨市场技术平台的监控、告警、可观测性和容量管理解决方案
与开发团队合作，提高应用的可操作性、可观测性、可恢复性和生产就绪度
支持灾难恢复、韧性测试、故障转移演练和服务连续性规划
通过自动化、自愈能力和减少手动操作努力推动运营卓越
在高严重性事件和关键生产事件期间提供技术领导
开发和增强涵盖指标、日志、链路、合成监控和服务健康监控的可观测性解决方案
构建自动化运营工作流、运行手册和修复能力
开发提供关于应用健康、性能、容量和可靠性趋势的可操作洞察的仪表板和分析
支持银行监控和可观测性能力的持续演进
贡献于AI驱动的运营工具和智能自动化解决方案的设计与开发
开发微软Copilot集成代理，帮助工程师进行故障排查、事件响应、变更风险评估、知识检索和运营决策
确定应用生成式AI和AIOps能力以减少运营工作负载并提高工程生产力的机会
与平台工程、架构和业务利益相关者合作，开发生产运营中的实际AI用例
评估并实施AI驱动的可观测性、异常检测、事件关联和预测性运营能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资金融机构，平台稳定，福利好，有完善的培训和职业发展体系
- 技术栈前沿，涉及云原生、可观测性、AI等热点领域，技能积累快
- 工作内容不仅包括传统SRE，还包含AI工具开发，视野广阔
- 需要同时掌握多种技术栈，学习曲线陡峭
- 生产事件可能需要在非工作时间响应，影响工作生活平衡
- 适合有3-5年运维或SRE经验、热爱技术、愿意学习AI和自动化、希望在金融领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 金融行业对系统稳定性和安全性要求极高，工作压力较大
角色解读
- 在大型金融机构积累SRE经验，可向高级SRE专家或SRE架构师发展
- 接触AIOps和生成式AI，未来可转向智能运维或AI工程方向
- 在渣打银行内部可横向转型至云平台工程、基础设施架构或技术管理岗位
- 负责市场应用和平台的可靠性、可用性和性能优化，通过SRE实践减少故障发生
- 主导生产事件的诊断与解决，推动根因分析和永久修复，降低MTTD和MTTR
- 设计与实施监控、告警、可观测性方案，并开发AI驱动的运营工具和Copilot集成代理
- 深入掌握SRE原则和可观测性技术，如Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、Elastic Stack等
- 熟练使用Kafka、Kubernetes、云平台（Azure/AWS）及自动化工具（Terraform、Ansible）
- 具备脚本编程能力（Shell）和软件开发基础，能够构建自动化工作流
申请策略
- 关注渣打银行的技术博客和技术分享，了解其SRE团队文化
- 面试中展示对金融系统合规和可靠性的理解，强调责任心
- 突出SRE相关经验，如SLO/SLI管理、事件响应、自动化运维等
- 列出掌握的可观测性工具（Prometheus、Grafana、OpenTelemetry等）及云平台认证
- 如有AI或机器学习项目经验，特别是与运维结合的点，务必强调
- 补充Kubernetes和云原生生态知识，如Service Mesh、Helm等
- 学习生成式AI基础，了解AIOps概念和工具，如Ansible结合AI
面试指南
- 使用STAR原则描述经历：情境、任务、行动、结果，用数据支撑
- 对于设计类问题，从需求出发，给出方案比较，突出权衡和决策
- 展示学习能力，对于不熟悉的技术，表现出快速学习和兴趣
- 谈谈你如何设计一个SLO并基于错误预算做出工程决策？
- 描述一次你主导处理生产故障的经历，如何降低MTTR？
- 你对可观测性中的Metrics、Logs、Traces如何理解？在项目中如何落地？
- 你如何设计一个自动化运维工作流？请举例说明
- 你对AI在运维中的应用有什么看法？是否了解AIOps？
职位点评
68
综合评分
外资金融SRE，前沿技术栈，发展空间大，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。
更适合这类人
适合以技能成长和技术前沿为主要动力、能接受现场办公和可能加班的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
该职位薪资水平较高，外资金融机构福利完善，但JD未明确具体福利细节，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及SRE、云原生、AI，有明确的技能成长机会，但JD未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SRE、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、Kafka、Kubernetes、Terraform、Azure、AWS、AI、Copilot
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未明确WLB，金融行业可能涉及on-call，生活化需求满足度低。
工作模式仅现场办公
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
60中等
银行业属于稳定成熟行业，社会影响力中性，但技术部门对业务支撑作用明显，有一定意义感。
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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