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Senior Software Engineer - M365 Copilot
Senior Software Engineer - M365 Copilot
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
分布式系统
大数据处理
微服务
系统设计
高吞吐量系统
ASP.NET
AI 估算 · 35k–65k
资深后端开发岗位，涉及前沿AI产品Copilot的核心数据处理，技术门槛高，市场竞争力强，薪资水平位于行业前列。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于构建和优化支持Microsoft 365 Copilot的分布式后端平台服务的资深软件工程师职位
你将负责设计、开发和维护处理大规模数据流的高吞吐量微服务与数据处理管道，确保系统的可靠性、一致性和性能，以赋能智能Copilot体验
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
具备构建分布式系统和服务导向架构的扎实经验
具备处理大规模数据流的数据处理管道和系统的实践经验
精通C# / ASP.NET或类似的后端开发框架
对高吞吐量系统（包括性能、可靠性和可扩展性的权衡）有扎实的理解
具备使用Microsoft Azure基础（包括身份验证、身份和核心平台服务）的经验
工作职责
设计、构建和维护支持跨多个产品的Microsoft 365 Copilot的分布式平台服务
使用ASP.NET及相关技术开发云原生微服务
构建和优化处理大规模数据摄取、转换和传输的高吞吐量处理管道
设计和操作处理大量数据、并保证可靠性、一致性和性能的系统
分析端到端的服务和数据流，以理解系统行为、瓶颈和故障模式
识别、排查和解决生产环境中的数据处理和质量问题
与跨团队工程师合作，定义服务接口、处理契约和可扩展的集成模式
优先资格
计算机科学或相关技术领域的硕士学位，以及6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
或计算机科学或相关技术领域的学士学位，以及8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
具备设计或操作大数据系统（包括大规模存储、处理或分布式计算）的经验
熟悉云环境中基于微服务的数据处理架构
理解服务到服务的数据交换、流量控制和容错机制
具备在分布式、数据密集型生产系统中调试复杂问题的经验
具备扎实的分析和问题解决能力，以及清晰的技术沟通能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的科技巨头工作，能接触全球领先的AI产品（Copilot）和庞大的技术生态，职业背书强
- 技术前沿：直接参与AI赋能办公产品的核心后端开发，技术栈先进（云原生、大数据处理），积累的经验极具市场价值
- 职业发展：完善的内部晋升与培训体系，提供清晰的技术与管理双通道发展路径，资源丰富
- 协作要求高：作为核心平台服务，需与多个产品团队紧密协作，对沟通、接口设计与系统集成能力要求高
- 适合拥有扎实后端与分布式系统经验，对大数据处理和AI应用后端架构有浓厚兴趣，追求在顶尖技术平台深度发展的资深软件工程师
缺点 / 挑战
- 技术复杂度高：需要处理海量、实时的数据流，系统设计需兼顾高性能、高可靠与可扩展性，技术挑战大
- 工作压力：支持关键AI产品，对系统稳定性与问题响应速度要求极高，可能面临较大的线上运维压力
角色解读
- 技术路径：可向架构师、技术专家（如大数据架构、云原生专家）方向发展，深度参与前沿AI产品的技术演进
- 管理路径：积累足够项目与团队协作经验后，可转向技术经理、工程总监等管理岗位，负责更大规模的技术团队与项目
- 负责设计和构建支持Microsoft 365 Copilot的分布式后端平台服务，确保其稳定、高效运行
- 开发并优化处理海量数据的高吞吐量微服务与数据处理管道，涉及数据摄取、转换和传输
- 分析系统瓶颈与故障，解决生产环境中的数据处理问题，并与跨团队工程师协作定义服务接口
- 精通C#/ASP.NET等后端开发技术，具备扎实的分布式系统与服务架构设计能力
- 拥有大规模数据处理管道（如数据流、批处理）的实践经验，理解高并发、高可用系统的设计原则
- 熟悉Microsoft Azure云平台的基础服务，并具备在云环境中调试复杂分布式系统问题的能力
申请策略
- 深入了解Microsoft 365 Copilot的产品功能、技术架构与业务场景，在申请材料或面试中展现你对业务价值的理解
- 关注微软“成长型思维”文化，在沟通中体现协作精神、创新意愿和以赋能他人为导向的工作态度
- 重点突出使用C#/ASP.NET构建高并发、分布式系统的项目经验，量化系统性能指标（如QPS、延迟、数据吞吐量）
- 详细描述参与过的大规模数据处理管道或数据密集型系统的设计与优化经历，说明解决的技术难点与成果
- 展示在Azure或其他云平台上的实战经验，特别是与身份认证、核心服务集成及生产环境问题排查相关的案例
- 若对微软技术栈不熟，可短期强化C#、ASP.NET Core及Entity Framework的核心用法与最佳实践
- 深入理解分布式系统设计模式（如微服务通信、一致性协议、容错机制）及大数据处理框架（如Spark、Flink）的原理
- 准备1-2个能体现复杂问题分析、系统性能调优或高可用设计能力的深度技术项目案例，用于面试详述
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出个人在技术决策、问题解决和取得成果中的具体贡献
- 对于系统设计问题，可从需求分析、架构选型、核心组件设计、权衡考量（如CAP定理）、监控与容灾等维度展开
- 结合具体的技术细节（如使用的框架、协议、算法、监控工具）和量化结果（如性能提升百分比、可用性指标）来增强说服力
- 请描述你设计或优化过的一个高吞吐量数据处理系统的架构，遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 在分布式微服务系统中，如何保证服务间数据交换的可靠性与一致性？你用过哪些具体的技术或模式？
- 当生产环境中的数据处理管道出现性能瓶颈或数据质量问题时，你的排查思路和步骤是什么？
- 请举例说明你如何使用C#和ASP.NET Core构建过一个可扩展的后端服务，并谈谈你在性能优化方面的实践
- 你如何与跨职能或跨团队的工程师协作，来定义服务接口并确保集成成功？
职位点评
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