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Sr. Software Engineer--Windows Cloud Experiences Team
Sr. Software Engineer--Windows Cloud Experiences Team
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
苏州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
云服务
大规模系统设计
数据管道
系统监控
英语沟通
面向对象编程
AI 估算 · 35k–65k
该职位要求高级软件工程师经验，涉及云原生、大数据等前沿技术，且位于苏州，结合微软的平台和业务前景，薪资具备市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个微软Windows Cloud Experiences团队的高级软件工程师职位，主要负责为Windows 365和Azure Virtual Desktop (AVD)的数据平台基础设施构建关键技术
你将参与设计和构建可扩展、低延迟的数据管道，处理海量遥测、产品使用和实验数据，并负责关键数据工作流的编排、监控和运维，以支持Copilot等产品的个性化功能
最低要求
计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及4年以上技术工程经验，编程语言包括但不限于C, C++, C#, Java, JavaScript, 或 Python
或具备同等经验
出色的技术设计能力，并有能力为商业项目或产品驱动大规模系统设计
具备DevOps相关经验和参与
流利的英语沟通能力
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求
这些要求包括但不限于以下专门的安全审查：微软云背景调查：该职位需要在入职/调动时以及此后每两年通过微软云背景调查
工作职责
为摄取、处理和服务个性化信号，设计可扩展、低延迟的系统/数据管道
设计、构建和维护用于遥测、产品使用和实验数据的健壮管道
负责关键数据工作流的编排、监控和DevOps
设计数据模型和API，使Copilot能够推理用户上下文、偏好和历史
构建实时和批处理的个性化引擎，以适应Copilot的行为
与隐私、安全和负责任的人工智能团队合作，确保个性化是安全、透明和用户可控的
针对不同工作负载和地域，优化性能、可靠性和成本
交付高质量、经过充分测试、安全且可维护的代码
找到克服障碍的路径，快速迭代地将你的工作交付给用户
享受在快节奏、设计驱动、产品开发周期中工作
践行我们的文化和价值观
优先资格
年以上软件工程经验，在Azure、AWS或GCP等云基础设施上构建可扩展的服务和基础设施
具备大规模数据系统经验
有抱负，自我驱动
敏捷，积极肯干，善于处理模糊性
强大的编码、调试和问题解决能力
扎实的面向对象编程语言范式知识
乐于指导早期职业工程师
能够在模糊情况下理清思路
能够快速上手，理解复杂问题，并跨多个产品创建解决方案
出色的沟通技巧，能够跨团队有效协作并在团队内高效工作
具备开发大规模服务的专业知识
具备监控系统性能、诊断和解决问题、实施改进以确保可靠性和无缝用户体验的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势显著：在微软核心的云与AI产品线（Windows 365/AVD/Copilot）工作，技术栈前沿，业务影响力大
- 技能积累全面：涉及从底层数据管道到上层AI应用的全栈技术，对构建高并发、高可用云服务是极佳的锻炼
- 职业网络优质：能与全球顶尖的工程师和跨领域专家（隐私、安全、AI伦理）合作，视野开阔
- 技术复杂度高：需要处理海量实时数据，系统设计需兼顾性能、可靠性与成本，对架构和工程能力要求极高
- 适合拥有扎实后端与数据工程背景，对构建大规模、高可用云服务充满热情，并希望在顶尖科技公司核心业务中深度发展的资深软件工程师
缺点 / 挑战
- 跨团队协作频繁：需与多个内部团队（如隐私、安全）紧密对齐，沟通成本和确保技术方案合规的挑战并存
- 业务节奏快：作为快速增长的价值数十亿美元业务的一部分，可能需要适应快速迭代和交付的压力
角色解读
- 技术深度上，可向云架构师、大数据专家或特定技术领域（如AI基础设施）的资深专家方向发展
- 职业广度上，有机会转向技术管理（如工程经理）、产品技术负责人，或深入业务侧成为解决方案架构师
- 设计和构建用于处理海量用户行为、产品使用数据的数据管道与系统，支持Copilot等产品的个性化功能
- 负责数据工作流的全生命周期管理，包括编排、监控、性能优化和成本控制，确保系统的高可靠性和低延迟
- 与隐私、安全、AI伦理等跨职能团队紧密合作，确保数据处理符合安全、透明和用户可控的原则
- 扎实的软件工程基础，精通C#、Python等至少一门主流编程语言，并具备大规模系统架构设计能力
- 丰富的云平台（尤其是Azure）实践经验，熟悉DevOps理念与工具链，能够构建和维护高可用的云服务
- 深入理解数据工程，包括数据管道设计、实时/批处理系统、数据建模，并能处理海量数据场景下的性能与可靠性挑战
申请策略
- 深入了解Windows 365、AVD以及Copilot的业务逻辑和技术架构，在申请和面试中展现你对业务价值的理解
- 研究并认同微软“成长型思维”、“赋能他人”的文化价值观，并在沟通中自然体现与之匹配的协作和驱动特质
- 重点突出在云平台（Azure优先）上设计、开发和运维大规模数据管道或分布式系统的完整项目经验
- 详细描述你如何解决过系统性能、可靠性或成本优化的具体难题，并用量化指标（如吞吐量、延迟、可用性）展示成果
- 展示你参与DevOps实践、与跨职能团队（如安全、产品）协作推动项目落地的经历和沟通能力
- 若对微软技术栈不熟，可提前熟悉Azure的数据服务（如Azure Data Factory, Synapse, Event Hubs）和C#/.NET生态
- 深化对数据隐私、安全合规及负责任AI原则的理解，思考如何在技术设计中体现这些考量
- 准备1-2个能体现你系统设计能力、处理模糊需求和推动复杂项目落地的深度技术案例
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策过程、权衡考量和最终的业务影响
- 对于系统设计问题，可以从需求分析、架构选型、组件设计、容错处理、监控运维等维度分层阐述，并展示迭代优化思维
- 对于协作类问题，强调主动沟通、寻求共识、用技术方案解决业务/合规约束的能力，而非单纯执行指令
- 请描述你设计过的最复杂的数据管道或分布式系统，你是如何权衡性能、可靠性和成本的？
- 当数据管道的延迟突然升高，你的排查思路是什么？如何设计监控和告警体系来预防此类问题？
- 在开发涉及用户数据的功能时，你是如何与隐私或安全团队协作，确保方案符合法规和公司政策的？
- 请分享一个你成功推动技术方案落地，但过程中遇到资源、时间或技术障碍的例子，你是如何解决的？
- 你如何理解DevOps在数据工程团队中的实践？你有哪些相关的自动化或流程改进经验？
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