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腾讯腾讯云大数据-高级大数据技术服务工程师-内核专家/平台开发

社招全职5年以上腾讯云技术地点:上海状态:招聘

任职要求


1.熟悉HDFSYarnFlinkSparkImpalaKuduHiveHbaseElasticsearch、Clickhouse等大数据组件,熟悉组件的应用场景和问题解决方案,其中2项以上有源码级研究;
2.熟练掌握一门以上编程语言(java/golang/python/shell等);
3.精通linux或unix操作系统,及系统性能调优、故障处理;
4.熟悉业内常用的监控解决方案,具备运维相关流程、工具、平…
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工作职责


1.负责腾讯云大数据基础运维和客户问题解决,基于腾讯云提供的EMR、Elasticsearch、TCHouse产品,解决客户在产品使用过程中遇到的问题,为客户业务提供最佳服务体验;
2.负责报障大数据产品服务稳定性,包括全局数智化监控、服务架构容灾、容量管理等基础运维能力建设,保障大数据服务SLA;
3.负责运维标准流程规范制定,建设大数据产品运维标准、大数据产品规范化变更流程和大数据组件可观测性标准等;
4.参与智能化运维AIOps,对标互联网SRE业界优秀经验,基于自研运维平台,实现智能化运维,提升运维效率。
包括英文材料
HDFS+
Yarn+
Spark+
Impala+
Kudu+
Hive+
HBase+
ElasticSearch+
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社招5-10年信息技术

职位概述: 我们正在寻找一位对系统稳定性和高可用性有着极致追求的高级运维工程师。您将成为我们电商及资讯平台基础设施的“守护者”,核心职责是确保生产环境7x24小时高可用,并高效管理从故障发现到恢复的全生命周期。您需要具备深厚的技术功底、冷静的应急心态和强大的复盘能力,通过自动化、流程化和系统化的方法,不断提升我们系统的韧性与可观测性,为亿万用户的顺畅体验保驾护航。 核心职责: 1. 系统高可用性保障: o 负责公司核心业务(电商、资讯)生产环境及基础设施(服务器、网络、数据库、中间件等)的稳定运行,确保服务SLA达到或超过既定目标(如99.99%)。 o 设计、实施和维护高可用和容灾架构,包括同城双活、异地灾备等方案的落地与演练。 2. 监控与应急响应: o 主导建设和优化集中式监控、日志分析与告警系统(如Prometheus/Grafana, ELK, Zabbix, Datadog等),确保能提前预警、快速发现问题。 o 作为主要事故处理指挥官(Incident Commander),负责7x24小时应急响应,领导并协调相关团队对线上事故进行快速定位、止损和恢复,最大限度降低影响。 3. 事故全生命周期管理: o 严格遵循ITIL等最佳实践,管理事故(Incident)和处理工单(Ticket)。 o 主导重大事故复盘(Post-mortem),编写详尽的复盘报告,深入分析根因,并推动落实改进措施(如代码修复、流程优化、架构调整等),避免同类问题重复发生。 4. 运维自动化与效率提升: o 通过编写脚本(Shell/Python/Go等)和利用自动化工具(Ansible/Terraform等),自动化日常运维操作和故障处理流程,提升效率,减少人为失误。 o 践行SRE(Site Reliability Engineering)理念,通过代码管理基础设施(IaC)。 5. 容量规划与性能优化: o 定期进行系统容量评估和规划,确保系统有能力应对业务增长和突发流量(如大促活动)。 o 分析系统性能瓶颈,协同开发团队进行调优,提升系统效率和资源利用率。 6. 系统组件的安全升级及维护: o 常规维护能力:具备使用安全扫描工具进行安全漏洞扫描额能力。 能全程跟进系统组件安全管理,做好版本监控、漏洞扫描与风险评估,按计划升级部署补丁、更新配置,快速应对突发安全事件,降低业务受影响程度。 o 借助工具强化能力:熟练使用安全卫士等工具,将其融入维护流程。实现自动化漏洞检测与修复建议输出,实时监控异常与潜在威胁并预警阻断,利用日志分析优化安全策略,构建闭环安全管理体系。

更新于 2025-09-30深圳
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型(LLM/MLLM/SD/CV/NLP)统一的AI平台QuickSilver,负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源,基于自建的训推引擎,为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务;包括数据管理,模型管理,模型训练、压缩、推理、部署,服务管理,资源调度等一系列能力。 工作职责: 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程,包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构,设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能,提升系统稳定性和可扩展性

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社招3年以上机器学习平台

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系

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社招5年以上技术

关于我们: 滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来,滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮,和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述: 1、参与并完成风控平台基建研发,包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具,提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。

更新于 2025-09-30北京