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岗位职责
1. 负责公司 云原⽣基础设施 的设计、建设与持续演进，⽀撑 ToC 业务的⾼并发、⾼可⽤与快速迭代；
2. 参与系统整体 架构设计与技术选型，从 Dev → CI/CD → Runtime → Observability 的全链路视⻆进⾏优化；
3. 设计并落地 容器化与 Kubernetes 平台，包括集群规划、资源调度、弹性伸缩、发布策略与稳定性保障；
4. 建设和维护 持续交付体系（CI/CD），基于 Argo CD 等 GitOps ⼯具实现⾃动化发布与回滚；
5. 推进 Service Mesh / 云原⽣应⽤架构 实践，使⽤ Istio、Dapr 等组件提升系统治理与服务能⼒；
6. ⽀撑 AI / Agent 相关服务的基础设施建设，包括推理服务、⼯具调⽤服务、状态存储、任务编排等运⾏环境；
7. 负责 AI 推理服务与 Agent Runtime 的部署、运维与性能调优，在稳定性、延迟与成本之间做⼯程化权衡；
8. 构建和完善 可观测性体系，覆盖 Metrics / Logs / Traces，⽀撑 AI 服务与 Agent 系统的可观测与可运维；
9. 与研发团队深度协作，推动 DevOps、SRE、平台⼯程、AI Infra 等⼯程⽂化落地

任职要求

基础能⼒
1、精通 Linux / ⽹络 / 分布式系统基础
2、熟练使⽤ Python、Golang，具备⼯程级编码能⼒
3、具备良好的 架构思维，能从系统整体出发设计可演进的技术⽅案
4、有 ToC 业务经验，理解⾼并发、稳定性、⽤户体验与成本控制

云原⽣ & 平台能⼒
1、精通 Docker、Kubernetes，熟悉集群架构、调度原理及核⼼组件
2、有 Istio、Argo CD、Dapr 等云原⽣⽣态组件的实际落地经验
3、熟悉 GitOps、蓝绿发布、⾦丝雀发布、灰度发布 等发布策略
4、具备平台化思维，能将基础设施能⼒抽象为可复⽤的平台服务

云平台经验
1、熟悉 AWS / 阿⾥云 ⾄少⼀种主流云平台
（EKS / ACK、VPC、LB、对象存储、IAM、监控、成本治理等）
2、有多环境（dev / staging / prod）管理经验

AI / Agent & 新技术能⼒
1、对 AI Agent 有⼀定理解，了解其基本组成与运⾏模式，例如：LLM + Tool Calling、多步骤任务执⾏ / 状态管理、Agent Runtime /chestration 的基本概念；
2、有 AI Coding 使⽤经验，能利⽤⼤模型提升研发与运维效率
3、熟悉 模型推理服务的部署与调优（并发、延迟、吞吐、资源与成本优化）
4、对新技术保持强烈好奇⼼，具备快速学习与⼯程化落地能⼒

可观测性 & 稳定性
1、有完整的 可观测性体系建设经验，熟练使⽤：Prometheus / Grafana（指标）、Loki（⽇志）、Jaeger（链路追踪）
2、具备线上故障排查、性能分析、容量规划与稳定性治理经验

加分项
1、有 AI Agent 平台 / Agent Infra / Agent Sandbox 相关经验
2、参与过 Agent 执⾏环境、代码执⾏沙箱、浏览器或系统操作类 Agent 的⽀撑⼯作
3、有 SRE / 平台⼯程 / Internal Developer Platform 实践经验
4、熟悉 Terraform / Pulumi 等 IaC ⼯具
5、参与过开源项⽬，或在技术社区有持续输出

我们能提供
1、真实复杂的问题，⽽不是“只写 YAML 的 DevOps”
2、深度参与 架构与基础设施决策 的空间
3、深度参与 架构与基础设施决策 的空间
4、云原⽣ × AI × Agent Infra 的⼀线实践场景
5、技术导向、尊重⼯程师判断⼒的团队氛围

由于目前业务处于快速商业化落地阶段，所以本岗位为单休，工作时间10-10-6，能接受再进行投递