卡特彼勒
Senior Software Engineer-Platform and Services
Senior Software Engineer-Platform and Services
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Bangalore , Karnātaka / Chennai , Tamil Nādu , India
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
CI/CD
微服务
API开发
AI 估算 · 80k–120k
该职位要求高级软件工程经验，专注于平台与数据服务开发，技术栈前沿且复杂，在跨国企业平台中扮演关键角色，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个高级软件工程师岗位，专注于平台与服务开发
你将负责设计、构建和优化数据即服务能力，开发安全、可扩展的API和微服务，将来自企业系统、物联网设备和分析模型的原始数据转化为可靠、可观测的生产就绪服务，为实时洞察、预测分析和数字孪生工作流提供支持
最低要求
计算机科学、工程或相关技术领域的学士或硕士学位
年专业软件工程经验
在API开发（REST, gRPC, GraphQL）方面有丰富的实践经验
对微服务架构和分布式系统有扎实的了解
精通后端编程语言，如Java、Python或Node.js
有云平台（AWS/Azure）和容器编排（Docker/Kubernetes）的实践经验
熟悉Kafka或Event Hubs等消息系统
有开发和运维CI/CD流水线及云原生部署的经验
具备强大的解决问题、沟通和跨职能协作能力
工作职责
开发和增强用于实时和批量数据消费的REST/gRPC API、GraphQL端点和事件驱动微服务
实现面向服务的组件，以暴露来自企业系统和物联网平台的精选数据集
与数据工程团队合作，了解数据管道、数据合同和治理要求
实施安全控制，包括认证、授权和基于角色的访问机制
优化微服务的可扩展性、高可用性和低延迟性能，支持预测性维护和动态调度等用例
参与API生命周期管理，包括版本控制、监控、可观测性和文档编写
使用Docker、Kubernetes和云原生平台（AWS/Azure）部署和管理服务
构建和维护CI/CD流水线、基础设施即代码模板和自动化部署工作流
与架构师和产品团队协作，确保服务设计与平台战略保持一致
遵循代码质量、测试、DevOps自动化和平台安全的最佳实践
优先资格
有API网关、开发者门户和使用分析的经验
了解OAuth2、JWT和企业级安全标准
熟悉数据虚拟化、语义层或企业分析平台
有使用Prometheus、Grafana、OpenTelemetry等可观测性工具的经验
了解数据集成模式和编排框架
接触过OpenUSD或Omniverse，用于模拟驱动的数据服务
参与过平台工程或工业4.0领域的开源项目或发表过相关文章
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台核心角色：负责构建企业级数据服务平台，技术影响面广，能接触到从底层数据到上层应用的全链路，技术视野开阔
- 前沿技术栈：工作涉及云原生、微服务、事件驱动、API经济等现代软件工程核心领域，技能积累具有很高的市场价值和未来适应性
- 行业巨头平台：卡特彼勒是工业制造领域的全球领导者，在此工作能深入理解传统工业的数字化转型，积累宝贵的行业经验
- 生产环境责任重：所开发的服务直接支撑关键业务应用（如预测性维护），对服务的稳定性、性能和安全性负有重大责任
- 适合拥有7年以上后端或平台开发经验，对构建高可用、可扩展的数据服务充满热情，并希望在工业数字化转型前沿领域深耕的高级软件工程师
缺点 / 挑战
- 技术复杂度高：需要同时处理分布式系统、数据集成、云平台运维和高性能服务设计等多重挑战，对综合技术能力要求极高
- 跨团队协作压力：作为平台服务提供方，需要与数据工程、产品、业务应用等多个团队紧密协作，沟通和协调成本可能较高
角色解读
- 技术路径上，可以深入成为平台架构师、云原生专家或特定领域（如数据工程、IoT平台）的技术负责人，引领技术选型和复杂系统设计
- 业务路径上，可以转向技术产品管理或解决方案架构，更深入地理解制造业、供应链等业务领域，将技术能力与业务价值深度结合
- 你将设计和构建数据即服务（DaaS）平台的核心组件，包括REST/gRPC API、GraphQL端点和事件驱动微服务，以安全、高效的方式对外提供数据
- 你的工作重点是打通数据管道与服务层，将来自企业系统、IoT设备和分析模型的原始或处理过的数据，转化为可供应用程序、仪表板和模拟环境直接使用的生产级服务
- 你需要确保服务的可靠性、可观测性和高性能，支持如预测性维护、动态调度等实时业务场景，并负责服务的部署、监控和生命周期管理
- 必须具备扎实的后端开发能力，精通Java、Python或Node.js中的至少一门语言，并深刻理解微服务架构、分布式系统原理和API设计模式
- 需要熟练掌握云原生技术栈，包括在AWS或Azure上使用Docker和Kubernetes进行服务的容器化部署与编排，以及构建和维护自动化CI/CD流水线
- 要求具备数据服务思维，能够理解数据管道、数据治理，并熟悉Kafka等消息中间件，以实现高效、可靠的数据集成与事件驱动通信
申请策略
- 在申请和面试准备中，不仅要展示技术硬实力，也要强调你作为“个人贡献者”在复杂项目中独立解决问题、推动项目进展以及有效进行跨团队协作的能力
- 研究卡特彼勒在数字化制造和供应链方面的公开战略或案例，尝试理解他们可能面临的技术挑战，并在沟通中展现你对该职位业务背景的思考
- 重点突出你在API设计、微服务开发和云原生部署（AWS/Azure, Docker, K8s）方面的具体项目经验，用数据和成果说明你如何提升系统的性能、可靠性或开发效率
- 详细描述你参与过的数据密集型项目，特别是涉及数据管道集成、实时数据处理或为内部/外部消费者提供数据服务的经历
- 展示你在构建和维护自动化CI/CD流水线、实施监控告警（可观测性）以及遵循DevOps实践方面的能力和经验
- 如果对制造业或供应链领域的业务知识了解不深，可以提前学习相关行业术语和数字化转型案例，以便在面试中更好地将技术方案与业务价值关联
- 针对“优先资质”，可以提前熟悉API网关（如Kong, Apigee）、OAuth2/JWT安全协议、以及Prometheus/Grafana等可观测性工具的基本原理和使用场景
面试指南
- 对于技术设计类问题，建议采用“场景-挑战-方案-权衡-结果”的结构来回答，清晰阐述你的思考过程和技术决策依据
- 对于行为协作类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织答案，重点突出你的具体行动、所起的作用以及项目取得的可衡量成果
- 请描述一个你从零开始设计并成功交付的微服务或API项目
- 你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 当需要将一个批处理的数据管道改造成支持低延迟实时查询的服务时，你会考虑哪些架构和技术选型？
- 你如何确保一个部署在Kubernetes上的微服务集群的高可用性和可扩展性？请谈谈你的监控和运维策略
- 在设计和实现API时，你会考虑哪些安全控制措施（认证、授权、限流等）？
- 请分享一个你与数据工程团队或其他非技术团队成功协作完成项目的经历
职位点评
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