DevOps开发工程师（2027届）

【岗位职责】

1. 01

   负责公司 DevOps 效能平台、CI/CD 流水线、自动化运维工具后端开发迭代，支撑团队研发交付；

2. 02

   承担开源 AI 组件（大模型推理服务、向量数据库、Agent 框架等）部署、运维、版本管理、环境治理与生命周期维护工作；

3. 03

   推进公司 AI 落地工程化建设，完成 AI 开源组件环境搭建、参数调优、依赖治理、服务发布、多环境隔离，打通 AI 原型从实验到内部可用的交付链路；

4. 04

   开展 AI 管控（AI 驾驭）体系建设：开发配套运维管理工具、健康巡检、状态监控、权限管控、日志采集、故障排查脚本，实现内部 AI 服务与开源组件可管、可控、可观测；

5. 05

   对接算法、业务研发团队，承接 AI 项目环境需求，解决开源组件部署冲突、版本兼容、服务稳定性等工程问题；

6. 06

   跟踪开源 AI 生态、云原生、AIOps 前沿技术，开展组件选型调研、POC 验证、兼容性测试，输出评估报告、部署方案及运维文档；

7. 07

   沉淀 AI 组件运维规范、自动化脚本、故障处理预案，持续完善公司 AI 基础设施运维体系。 【

】 必备条件（简历硬性门槛）

1. 01

   2027 届本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、网络工程等相关专业；

2. 02

   熟练掌握 Go / Python / Java 至少一门后端开发语言，具备后端项目开发实战经验；

3. 03

   具备扎实的数据结构与算法基础，较强的代码调试、问题分析能力；

4. 04

   熟悉计算机网络、操作系统基础原理；

5. 05

   熟练使用 Linux 操作系统及常用 Shell 命令，具备服务器基础运维能力；

6. 06

   熟练使用 Git 进行代码版本管理；

7. 07

   主动学习意愿强，愿意深耕云原生 + 开源 AI 组件运维方向，可接受开源组件部署、环境排查类运维性质工作。

【优先条件】（加分项，不做淘汰门槛）

1. 01

   了解 Docker、Kubernetes 基础概念，有容器实操经验优先；

2. 02

   接触过 GitLab‑CI、Jenkins 等 CI/CD 自动化流水线工具优先；

3. 03

   部署过开源 AI 组件：向量数据库、LLM 推理框架、LangChain、Agent 相关开源项目优先；

4. 04

   了解 AI 工程化、模型服务部署、开源大模型生态相关理念优先；

5. 05

   有自动化运维工具开发、开源项目贡献经历优先。