滴滴运维经理-重庆(J251114002)
任职要求
1、大专及以上学历；
2、3年或以上充电站点一线售后运维工作经验，具备一定车桩通讯报文分析能力，有运维团队管理经验优先；
3、熟练使用CAD制图软件，了解设备电气工作…工作职责
岗位职责： 1、配合业务侧执行站点勘察，如电容核准、线缆路由、设施配装、图纸输出等投建前置工作； 2、基于政策要求及技术标准，督导场站施工方解决项目在前期设计、中期施工、后期验收全过程中遇到的各类技术及流程问题； 3、执行站点在上线前的工程内容核验，如资产绑定、设备校准、线下扫桩等动作； 4、对负责的区域执行站点巡检、红线整改推进等运维工作，定期提交运维巡检报告； 5、跟踪故障工单及桩企售后维保处置，对设备的各类故障的处理方案形成知识库并不断完善； 6、协助处理商户/用户/进线客诉等涉及设备设施硬件侧的异常，提高问诊工单处置时效； 7、充电事故车型收集汇总、分析事故相关数据，对平台执行安全的决策做输入和优化； 8、场站紧急事故的响应及处理，协助相关方化解警情，避免舆情风险扩大； 9、收集工程运维侧内外部执行流程的痛点，对现有产品提出迭代方案； 10、对商户/用户输出场站运营安全相关的教育培训； 11、区域/中台的其他工作安排。
1、有效执行仓储运营及质量改善有关管理制度、操作标准、作业指令，提升仓库运营能力和质量水平； 2、推进仓库精益项目，持续改善作业流程、合理控制人员投入，提升运营效率，降低运营成本； 3、日常开展库存货品、库内资产盘点以及安防工作，有效落实人员作业安全教育，确保商品、资产、人员等安全； 4、协助销售、运营、财务等市场开发、客户运维、账单核对，挖掘增值渠道、提升仓储收入； 5、全流程挖掘、满足仓储客户服务需求，有效改善运营质量水平，不断提升客户满意度； 6、搭建、培养仓储运营管理团队，有效开展团队建设活动，改善员工工作氛围，提高员工满意度
**主要职责** 1. **后端开发**： * 基于 **Spring Cloud** 生态（如 Eureka/Nacos, Spring Cloud Gateway, OpenFeign, Hystrix/Sentinel, Spring Cloud Config/Bus 等）进行高可用、高性能的**微服务**系统设计、开发与维护。 * 负责数据库设计、优化及SQL编写，确保数据的高效、安全访问。 * 集成和使用主流中间件（消息队列、缓存、搜索引擎等）解决复杂业务场景。 * 编写高质量、可测试、可维护的Java代码，遵循编码规范。 2. **前端开发**： * 使用 **Vue 3** (Composition API, Pinia, Vite) 或 **React** (Hooks, Redux/MobX, Next.js等) 及其生态系统构建现代化、响应式、高性能的Web用户界面。 * 与UI/UX设计师紧密合作，将设计稿精准还原为高质量的前端代码。 * 优化前端性能，提升用户体验。 3. **云原生与部署**： * 熟练使用 **Kubernetes (k8s)** 进行应用的容器化部署、编排、监控与管理。 * 熟悉 Docker 容器技术。 * 参与CI/CD流水线的建设和优化。 4. **全栈协作**： * 全面理解系统架构，能够独立或协作完成从需求分析、技术选型、编码实现到测试部署的全流程。 * 与产品经理、测试工程师及其他开发人员高效沟通协作。 5. **技术探索（加分项相关）**： * （如具备）参与或主导基于 **AI智能体 (AI Agent)** 和**Python** 的功能开发，探索大模型在产品中的应用（如智能问答、自动化流程、内容生成等）。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。