中国铝业集团有限公司
运维开发工程师（云原生/大模型方向）
运维开发工程师（云原生/大模型方向）
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
云原生
大模型
自动化运维
运维开发
AI 估算 · 20k–35k
5-10年经验+云原生+大模型方向，国企上市巨头，薪资有竞争力，综合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责公司云原生环境（Docker、K8s、Helm）的运维与优化，同时参与大模型业务的部署与性能调优
工作内容包括日常运维、监控体系建设、自动化脚本开发以及运维平台建设，适合有5年以上经验、熟悉容器化和云原生技术的运维开发工程师
最低要求
政治素质好，理想信念坚定
遵纪守法、清正廉洁
勤勉尽责、求真务实
本科及以上学历，计算机、通信工程、数学、统计学、自动化、电气、人工智能、电子信息、信息管理、机械类等相关专业
年龄一般不超过45周岁
五年以上相关工作经验，熟练掌握Docker容器化技术，能够独立完成镜像构建、容器部署、编排及问题排查
精通Helm包管理工具，熟悉Chart编写与维护
熟练使用K8s相关命令
从事过大模型部署、运维及性能优化相关工作者优先
熟悉至少一门脚本语言（Python/Golang等），能够编写自动化脚本、运维工具，提升工作效率
熟悉云原生监控体系，精通Prometheus监控原理与使用
工作职责
负责公司云原生环境（Docker、K8s、Helm）的日常部署、运维、监控与优化，保障集群稳定、高效运行，解决各类环境异常与故障，提升部署效率和系统可用性
参与运维体系建设，承担运维开发相关工作
负责Prometheus等云原生监控系统的部署、配置、维护与优化，搭建完善的监控告警体系，覆盖集群、服务、应用全链路，及时发现并预警潜在问题
协助推进运维平台建设，参与平台需求梳理、方案设计及落地实施，提升运维工作的标准化、自动化、智能化水平
参与大模型相关业务的部署、运维与性能优化工作，配合算法、开发团队完成大模型落地过程中的环境支撑、资源调度及问题排查
制定并完善运维相关规范、文档，沉淀运维经验，配合团队完成应急响应、故障复盘，持续优化运维流程
完成领导安排的其他工作
优先资格
从事过大模型部署、运维及性能优化相关工作者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 国企巨头，稳定性高，福利待遇有保障，适合追求长期发展的求职者
- 涉及云原生和大模型前沿技术，技能积累价值高，行业前景广阔
- 工作内容兼顾日常运维和平台开发，技术深度和广度兼顾
- 团队协作机会多，可积累大型企业级运维经验
- 国企可能流程较多，决策效率相对较慢，需要适应组织文化
- 适合5年以上经验、技术扎实、希望进入稳定平台并接触前沿云原生和大模型技术的运维开发工程师
缺点 / 挑战
- 运维工作可能需要处理紧急故障和on-call，有一定工作压力
- 大模型业务处于快速迭代期，对运维的灵活性和学习能力要求较高
角色解读
- 在云原生和大模型运维领域深耕，成为技术专家或架构师
- 向SRE（站点可靠性工程师）或DevOps方向转型，负责更大规模的系统稳定性
- 横向拓展至AI基础设施或平台工程方向，参与智能化运维平台的建设
- 负责公司云原生平台（Docker、K8s、Helm）的日常运维，保障集群稳定高效运行，处理各种故障和异常
- 搭建和维护Prometheus监控体系，实现对全链路服务的监控和告警，及时发现潜在问题
- 参与大模型业务的部署和性能优化，配合算法团队完成环境支撑和资源调度
- 编写自动化脚本和运维工具，提升运维效率，并参与运维平台的建设与标准化
- 精通Docker容器化技术，能独立完成镜像构建、容器部署和编排
- 熟练掌握Kubernetes及相关命令，熟悉Helm Chart编写与维护
- 熟悉云原生监控体系，精通Prometheus监控原理与使用
- 掌握至少一门脚本语言（Python或Golang），能编写自动化脚本和运维工具
申请策略
- 研究中国铝业集团的数字化转型战略，在面试中展现对国企IT建设理解
- 强调自己的政治素质和纪律性，符合国企对员工的基本要求
- 突出Docker、Kubernetes、Helm的实际项目经验，尤其是大规模集群运维案例
- 重点展示Prometheus监控体系的搭建和优化经历，包括告警规则和Dashboard设计
- 强调自动化脚本开发能力，提供GitHub或代码片段链接
- 如果有大模型部署或AI基础设施相关经验，务必重点呈现
- 巩固Helm Chart编写和K8s调度策略知识，可通过CKA认证提升竞争力
- 补充大模型推理部署工具（如vLLM、Triton）的了解和实践
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述技术案例
- 对于监控类问题，从覆盖度、准确性、可维护性三个维度展开
- 对于自动化问题，关注解决的具体痛点和量化效果（如减少多少工时）
- 请描述一次你通过Docker和Kubernetes解决生产环境重大故障的经历
- 如何设计一个高可用的Prometheus监控告警体系？告警规则如何避免误报？
- 你有过大型模型部署和性能调优的经验吗？请具体说明
- 在运维自动化方面，你做过哪些提升效率的工具或脚本？
- 你怎么看待国企IT的运维工作与互联网公司的区别？
匹配度报告
67
综合匹配度
国企稳定、薪资较好、前沿技术栈，但工作地点固定且可能需加班。
适合人群
适合看重薪资、稳定性和技术前沿性的运维开发工程师，对WLB要求不高。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展78
工作生活50
使命价值55
薪资福利匹配
85较高
国企巨头，薪资有竞争力，福利完善，稳定性高；但JD中未明确具体年终奖和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
78中等
职位涉及云原生和大模型前沿技术，有培训机会和技能成长空间；但JD中未明确提及晋升通道和导师制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Docker、Kubernetes、Helm、Prometheus、大模型、Python、Golang
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
要求5-10年经验，工作地点在成都双流区，可能需on-call；JD中未提及弹性办公或远程。
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）
使命价值匹配
55较低
国企背景，支持国家数字化转型，但具体社会影响力不明显；大模型方向有一定使命感。
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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