小红书可观测性技术研发-基础技术
任职要求
全日制统招本科及以上学历，3 年及以上计算机相关工作经验； 精通 Java 或 Go 语言，熟悉并发编程、分布式系统、性能优化等，有扎实的编程基础； 熟悉云原生可观测性体系的相关产品及组件，包括不仅限于：OpenTelemetry、CAT、SkyWalking、Prometheus、VictoriaMetrics、ELK、ClickHouse、eBPF 等，了解 Kubernete…
工作职责
负责可观测体系研发工作，围绕 Metrics、Logging、Tracing、Profiling 四大支柱，从全栈领域展开可观测基础能力建设； 负责监控平台、全链路追踪、日志服务、计算引擎（流式分析、实时告警、时序检测等）、告警、eBPF 等可观测相关技术架构及产品设计； 保障可观测相关基础服务，在高并发环境下的高性能、高可用，推动技术、产品持续优化迭代； 落地 AI Infra 可观测、AI 应用可观测、可观测 AI+ 等相关技术，提高 AI 场景稳定性以及传统可观测产品使用体验和效率。
团队负责数百万节点的云原生基础设施，支撑公司的所有产品线。目前在 kubernetes 集群管控技术，运行时资源优化，多云多集群，云原生基础设施稳定性保障方面都会比较深入的技术积累，并且开源有 kubebrain, katalyst 等云原生基础技术相关项目，团队持续围绕以资源并池，资源弹性为中心的基础技术研发和突破。 岗位职责 1、构建超大规模的 kubernetes 集群，推进系统架构演化和设计，持续优化管控系统在大数据/ML等场景下的性能和稳定性； 2、定义 kubernetes 集群的 SLO，持续优化端到端的延迟，分析性能瓶颈，输出解决方案，并推动上线和落地； 3、持续构建和完善 kubernetes 集群的可观测性，提升问题定位效率，并且建立可观测性数据仓库，通过数据驱动的方式优化集群性能。
团队负责数百万节点的云原生基础设施，支撑公司的所有产品线。目前在 kubernetes 集群管控技术，运行时资源优化，多云多集群，云原生基础设施稳定性保障方面都会比较深入的技术积累，并且开源有 kubebrain, katalyst 等云原生基础技术相关项目，团队持续围绕以资源并池，资源弹性为中心的基础技术研发和突破。 1、构建超大规模的 kubernetes 集群，推进系统架构演化和设计，持续优化管控系统在大数据/ML等场景下的性能和稳定性； 2、定义 kubernetes 集群的 SLO，持续优化端到端的延迟，分析性能瓶颈，输出解决方案，并推动上线和落地； 3、持续构建和完善 kubernetes 集群的可观测性，提升问题定位效率，并且建立可观测性数据仓库，通过数据驱动的方式优化集群性能。
灵犀互娱监控平台团队负责游戏前后端的稳定性和性能保障，致力于打造业界领先的一站式游戏可观测性解决方案。我们欢迎对监控与游戏技术感兴趣的你加入，在真实的大规模游戏场景中快速成长。 你将负责： 1、参与设计、开发、迭代游戏可观测性平台，为游戏项目提供“一站式数据视角”，帮助团队更快发现问题、更稳上线游戏； 2、动手解决真实线上场景中的稳定性与性能问题，不断打磨监控平台的能力边界，探索更高效的监控与分析方式； 3、持续学习和尝试业界前沿的可观测性技术与实践，为平台引入更先进的监控方案，让平台始终保持活力； 4、支持可观测性在游戏项目中的落地，与游戏开发团队紧密合作，用数据守护游戏的流畅运行和玩家体验。
我们正在寻找充满激情、具备技术前瞻性的应届毕业生，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的团队。作为AI赋能的DevOps开发工程师，你将参与下一代智能化CI/CD平台与自动化运维系统的开发与优化，融合人工智能技术，推动软件研发流程的自动化、可观测性与自愈能力全面提升。 你将参与： 1. 构建智能CI/CD流水线：与研发团队紧密协作，设计并开发高可用、可扩展的持续集成与持续交付平台；探索将机器学习应用于构建失败预测、测试用例智能推荐、资源调度优化等场景，提升研发效率与交付质量。 2. 开发智能化自动化运维工具：使用Python、Go等语言开发自动化脚本与工具，实现基础设施即代码（IaC）；结合AI技术，探索日志异常检测、自动化根因分析等AIOps能力，实现系统运维的智能决策与响应。 3. 打造智能监控与自愈系统：参与构建覆盖全链路的监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK等技术栈；引入时序预测模型与异常检测算法（如LSTM、Isolation Forest等），实现性能瓶颈预警、故障自动诊断与部分场景的自愈响应。 4. 推动DevOps与MLOps融合实践：参与机器学习模型的训练流水线（ML Pipeline）与模型部署（Model Serving）基础设施建设，探索模型版本管理、A/B测试、监控与回滚机制，助力AI能力高效落地。