Senior SRE Engineer

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：可成长为首席SRE、架构师，或专精于可观测性、AIOps等细分领域专家
• 管理方向：可晋升为SRE团队负责人、生产管理负责人，带领团队保障核心系统
• 跨领域发展：积累银行金融业务知识后，可转向交易系统开发、平台工程或技术管理岗位
• 负责银行市场交易系统的可靠性、性能和可扩展性，通过定义SLO、监控告警、故障恢复等手段保障业务连续性
• 参与生产事件的诊断与解决，推动根本原因分析及永久修复，减少MTTD/MTTR
• 开发基于AI和微软Copilot的智能运维工具，实现自动化故障排查、知识检索和事件响应
• 建设可观测性平台，集成指标、日志、链路追踪、合成监控等能力，提供运营洞察
• 扎实的SRE理论和实践经验，包括SLI/SLO、错误预算、容量规划、灾备演练等
• 精通可观测性技术栈：Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、Elastic Stack等
• 熟练掌握至少一种编程语言（Python、Java、Go）及脚本能力，能开发自动化工具
• 深入理解云原生技术（Kubernetes、Azure/AWS）和基础设施即代码（Terraform、Ansible）

申请策略

• 关注渣打银行的公众号或技术博客，了解其技术文化和最新动态，面试中展现对公司的理解
• 准备一个你主导的SRE改进项目案例，从问题背景、方案设计、实施过程到量化结果，用STAR法则呈现
• 突出你在SRE领域的实际成果：如通过优化SLO减少了多少故障、自动化程度提升、MTTR降低等量化指标
• 强调可观测性平台建设经验：具体使用的工具（Prometheus、Grafana、Elastic等）以及部署规模
• 展示编程能力：列出你参与开发的自动化工具或脚本，最好有GitHub链接或代码样例
• 若有AI或机器学习项目经验，尤其是应用于运维的（如异常检测、智能告警），务必突出
• 如果还不熟悉OpenTelemetry，建议系统学习其三大信号（指标、日志、链路）及与Kubernetes的集成
• 补充Cloud Native相关知识，尤其是Kubernetes集群管理、Helm、Operator等，提升云平台运维能力

面试指南

• 对于故障处理类问题，使用STAR框架（情境、任务、行动、结果），强调时间线、影响范围、根因分析和长期规避措施
• 对于SLO/错误预算问题，应体现对可靠性和敏捷性的平衡思考，最好引用Google SRE书籍中的经典方法
• 对于工具比较类问题，从功能特点、适用场景、团队规模、成本等维度展开，避免武断结论
• 请描述一次你处理过的重大生产事故，你是如何诊断和恢复的？事后做了哪些改进？
• 如何定义有效的SLO和错误预算？在平衡可靠性和新功能发布速度时如何决策？
• 你使用过哪些可观测性工具？请比较Prometheus和Elastic在监控方面的优劣
• 请举例说明你如何通过自动化减少运维成本或人工操作
• 你对AIOps和智能运维的理解？你认为AI在SRE领域最有潜力的应用是什么？