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1、Infra稳定性架构师（Stability/Infra Architect）

团队介绍：

服务稳定性工程团队以保障服务稳定性成为公司产品核心竞争力之一为愿景，通过构建端到端链路级风险管理能力，实现可持续的稳定性隐患自动化识别和分析，从“被动治理”转为“主动治理”，将更多的稳定性事项前置、左移，防范于未然，提升用户体验。

您将成为稳定性领域的核心架构师和推动者，不仅需要深厚的技术功底，更需要卓越的流程优化和跨团队协作能力。您的核心使命是：通过系统性设计、流程改进和工具自动化，从根本上提升公司基础架构的韧性、可观测性和故障恢复效率，为业务的持续高速发展保驾护航。

岗位职责：

洞察系统隐患、提升公司产品端到端的性能和稳定性；

负责Infra方向基础架构优化、包括产研流程，自动化工具、容灾体系；

探索新技术、新工具、架构模式，持续完善稳定性体系化建设。

任职要求：

计算机或相关专业本科以上学历，8年以上研发、架构经验；

精通java、熟练掌握springcloud微服务技术栈，掌握C++；

具备扎实的SRE理念，精通容量规划、故障注入、容灾设计、IaC建设、性能调优等领域。

对研发流程（Code Review, CI/CD, GitOps,DevOps）有深刻理解，并能将稳定性手段融入其中。

具备大规模系统故障应急处理和复盘经验，能系统性分析根因并推动改进。

扎实的计算机基础知识，掌握Linux、存储、网络IO等相关原理；

掌握相关中间件（如nginx、redis、elasticsearch、mysql、kafka、K8S、Docker等）技术原理、最佳实践；

善于发现问题、分析问题、解决问题，有清晰的分析逻辑和全局架构思维；

需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳；

技能关键字：

微服务架构、基础架构、容灾、服务治理、领域驱动设计、稳定性、高可用、分布式、高并发、devops。

2、应用架构师（Application Architect）

团队介绍：

岗位职责：

负责相关业务线非功能性把控，和业务方密切合作保障服务的稳定性；

基于数据分析，梳理全链路稳定性风险，提前发现不合理的架构设计、挖掘问题根因，系统化解决问题；

探索新技术、新工具、架构模式，推广应用架构最佳实践落地。

任职要求：

计算机或相关专业本科以上学历，7年以上研发、架构经验；

精通java、熟练掌握springcloud微服务技术栈，扎实的计算机基础知识，掌握Linux、存储、网络IO等相关原理；

有一定的高并发分布式系统架构经验、或有高并发场景组件设计与研发经验，了解Java并发库；

对当前负责的业务架构有深入理解，对架构设计有自己的方法论，可以理清新业务线的架构设计，并可以针对性的提出优化建议。

具备从0-1搭建一套完整业务系统的能力。

具备优秀的文档编写能力，思路清晰、逻辑清晰，有深度，有案例。

具备优秀的沟通技巧和高效的执行力。有事后跟踪落地的意识。

善于发现问题、分析问题、解决问题，有清晰的分析逻辑和全局架构思维，有故障排查、JVM调优经验者优先；

需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳；

技能关键字：

架构设计、微服务拆分、设计模式、敏捷、微服务、Springboot、SpringCloud、服务治理、DDD

3、AI应用架构师（AI Application Architect）

团队介绍：

SRE 团队致力于将大模型、AI Agent 与工程化平台能力深度结合，构建面向研发、运维、稳定性和业务场景的智能化应用体系。团队通过打造可观测、可评估、可治理、可持续演进的 AI 应用架构，推动公司从“工具辅助”走向“智能协同”，提升研发效率、系统稳定性、故障诊断效率和业务决策质量。

岗位职责：

设计和建设面向 SRE / DevOps 场景的 AI Harness 能力，包括故障检测、变更分析、容量风险识别、自动化巡检、演练评估和恢复建议；

推动 RCA 自动化体系建设，结合日志、指标、链路追踪、事件、变更、拓扑等数据，实现故障根因分析、影响面判断和复盘辅助；

建设 AIOps 平台能力，包括智能告警降噪、异常检测、事件关联、趋势预测、故障归因和自动化处置闭环；

与研发、SRE、平台、数据、业务团队协作，将 AI 能力嵌入 Code Review、CI/CD、GitOps、DevOps、故障应急和稳定性治理流程；

任职要求：

计算机或相关专业本科以上学历，8年以上研发、架构或平台工程经验，有 AI 应用、SRE、AIOps、DevOps 平台建设经验者优先；

具备扎实的软件架构能力，熟悉微服务架构、分布式系统、高可用设计、服务治理、可观测性和平台工程；

熟悉大模型应用开发，理解 LLM、RAG、Embedding、向量数据库、Agent、Function Calling / Tool Calling、Prompt Engineering 等核心技术。理解 AI 应用的生产化挑战，包括幻觉控制、结果评估、权限边界、数据安全、成本控制、可观测性和失败兜底机制；

有 AI Agent 或智能助手类产品落地经验，能够设计复杂任务拆解、多工具调用、多轮推理、上下文管理和人机协同流程；

熟悉 RCA 或 AIOps 相关能力建设，包括日志分析、指标异常检测、链路追踪、事件关联、告警降噪、拓扑分析、根因定位等；

掌握至少一种主流研发语言，如 Java、Python、Go、TypeScript 等，具备良好的工程实现和系统设计能力；

熟悉云原生技术栈及常见中间件，如 Kubernetes、Docker、Kafka、Redis、MySQL、Elasticsearch、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 等；

具备复杂问题分析能力和全局架构思维，能从业务、平台、流程和组织协同角度推动问题解决；

需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳。

技能关键字：

AI Agent、大模型应用、RAG、AIOps、RCA、SRE Harness、智能运维、智能研发、可观测性、根因分析、告警降噪、异常检测、微服务架构、分布式系统、平台工程、DevOps、GitOps、Kubernetes、OpenTelemetry、LLM Evaluation。

《候选人隐私声明》

最近更新日期：2025年【9】月【1】日

1. 介绍

本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。

本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。

2. 一般信息

(a) 您的信息

我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括：

个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份；

资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）；

就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号；

紧急联系人数据（如适用）；

与劳动或就业法律合规相关的信息；

系统数据：我们通过与您沟通获取的音频、电子或类似信息（例如电话录音、电子邮件）；

您自愿提供的其他数据，包括您在反馈或调查中选择表明身份时提交的数据。

(b) 渠道

当您应聘职位时（包括面试环节，面试过程可能会被录音），我们会直接向您收集个人数据。

此外，我们还可能通过各种其他渠道收集您的个人信息，并将其与您主动提供的数据进行整合。例如，我们可能从以下渠道获取您的个人数据：

您用于向我们求职的招聘网站；

教育机构；

前雇主，当其向我们提供雇佣证明时；

经您授权、允许我们联系的专业推荐人；

法律允许范围内的第三方背景调查、信用调查或其他入职前筛查服务机构；

您公开的社交媒体资料或其他公开来源；

猎头公司或招聘机构；

公司通信及 IT 系统/应用程序，这些系统会自动收集用户相关信息及其传输内容；

公司其他员工；

公众、法院、公共机构及其他公开渠道。

我们处理该等个人数据的目的如下：

评估、建立并履行雇佣合同；

保障我们场所、资产、系统及知识产权的安全，并执行公司政策；

履行法律义务，遵守审计、记录保存及报告要求，满足税务要求，确保健康与安全；

维护我们的正当商业利益及合法权益；