DevOps工程师

该职位来源于猎聘 一、核心工作职责 - 配合架构师推进基础设施即代码（IaC）落地工作，负责云平台日常运维与管理相关事务。 - 搭建本地容器服务体系，完成Docker生态环境的部署、搭建与日常维护工作。 - 搭建并落地CI/CD工具链流水线，涵盖代码检查、自动化测试、代码质量扫描、安全扫描、许可证合规扫描等全流程环节。 - 负责平台工具全栈开发工作，包含DevOps-SRE平台搭建、统一可视化界面的开发与迭代维护。 - 联动架构师与研发团队搭建指标监控平台，落地可观测性解决方案，保障业务服务稳定运行。 - 对重复性工作进行自动化改造，持续学习新技术，并主动沉淀、分享技术经验。 - 对接大数据与AI团队，配合架构师搭建本地化DataOps、MLOps流程体系与配套平台。 二、岗位交付物 - 稳定、高度自动化的云基础设施运行环境 - 高效灵活的CI/CD流水线，实现研发交付能力升级与安全能力加固 - 功能完善、统一标准化的服务可观测监控平台与数据看板 - 界面清晰、操作友好的SRE工具平台门户 - 规范精简、流程清晰的DevOps入职接入流程与服务发布部署流程 - 拓展目标（加分项）：参与MLOps、DataOps体系建设与优化 三、核心KPI考核指标 - 端到端CI/CD流水线：保障流水线运行高效、容错性强、运行稳定 - 物料全生命周期管理：完成软件包、镜像、模型的全生命周期管控与质量指标落地 - 基础设施建设：完成IaC基础设施体系标准化搭建与落地整合 - 后端服务与权限体系：搭建高性能API服务与完善的权限管控体系 - 流程标准化：落地统一、规范的研发部署流程并完成正式发布推广 四、任职资质要求 1. 学历背景 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、工程等相关技术专业。 2. 工作经验

• 5年以上DevOps CI/CD体系搭建实战经验，具备规模化制品、镜像质量管理与全生命周期系统搭建经验。 - 拥有2-3年大型CI/CD流水线运维实操经验，具备AI/机器学习服务流水线集成落地经验。 3. 专业技能
• DevOps核心能力：熟悉Linux系统操作，熟练掌握Docker CE、Docker Compose等容器化技术及落地实践。
• CI/CD工具：熟练掌握Jenkins、GitLab等至少一种主流持续集成、持续部署工具。 - 质量管控工具链：熟练使用SonarQube、Checkmarx等代码质量与安全扫描工具，掌握JFrog工具者优先。
• IaC与脚本能力：熟练掌握Ansible等任意一种基础设施即代码工具，具备扎实的Shell脚本编写能力。 - 全栈开发能力：掌握Java、Python任意一种后端开发语言，熟悉Vue、React任意一种前端框架。 - 流程与研发文化：熟练使用Git版本控制工具，理解敏捷开发模式与DevOps研发运维文化。 - 加分能力：具备DataOps数据运维、MLOps机器学习运维相关实战经验。 4. 通用能力 - 优秀的综合沟通能力，具备良好的书面与口头汇报、表达能力。 - 具备基础英文工作能力，可满足日常工作读写沟通需求。 - 高度的责任心与主人翁意识，主动推进问题落地与优化。 - 具备持续优化思维，主动学习适配迭代更新的技术体系。 - 出色的跨团队协作能力，人际沟通高效，适配团队协同工作模式。