阿里云阿里云智能-云原生基础平台研发（IaC方向）-北京/杭州

1. 负责云平台基础设施的架构设计与研发，包括云原生应用管理平台、应用发布与调度、资源管理与调度、云产品部署和热升级等能力的研发。 2. 负责云平台IaC（基础设施即代码）的设计与研发，将阿里云的架构、资源和部署形态抽象为IaC描述。并基于IaC，实现对阿里云新建站点/Region/AZ的部署、热升级、扩缩容和资源管理。 3. 负责Kubernetes组件以及Operator的设计与开发与维护。

1. 负责云平台基础设施的架构设计与研发，包括云原生应用管理平台、应用发布与调度、资源管理与调度、云产品部署和热升级等能力的研发。 2. 负责云平台IaC（基础设施即代码）的设计与研发，将阿里云的架构、资源和部署形态抽象为IaC描述。并基于IaC，实现对阿里云新建站点/Region/AZ的部署、热升级、扩缩容和资源管理。 3. 负责Kubernetes组件以及Operator的设计与开发与维护。

作为云原生CI/CD方向高级工程师/专家，您将深度参与公司级CI/CD平台的设计、构建、优化和推广。您需要运用您在CI/CD领域的多年经验和对云原生技术的深刻理解，结合平台工程的理念，打造自动化、智能化、自助化的研发交付流水线和开发者平台，赋能业务快速迭代和创新。 主要职责： 1. CI/CD平台建设与优化： - 负责设计、开发、部署和维护公司级CI/CD平台及相关工具链（如Jenkins, GitLab CI, Argo CD, Tekton, Spinnaker等）。 - 持续优化CI/CD流程，提升构建、测试、部署的自动化水平、速度和稳定性。 - 集成代码质量扫描、安全扫描、自动化测试等工具，确保交付质量。 2. 云原生技术实践与推广： - 将云原生理念（如微服务、容器化、不可变基础设施、声明式API）融入CI/CD流程和平台设计。 - 深入研究和应用Kubernetes、Docker、Service Mesh、Serverless等云原生技术，提升资源利用率和系统弹性。 - 推动云原生最佳实践在研发团队中的落地。 3. 平台工程理念落地： - 基于平台工程理念，设计和构建内部开发者平台（IDP），提供标准化的开发、测试、部署环境和工具。 - 为开发者提供自助服务能力，降低认知负荷，提升开发者体验（Developer Experience）。 - 抽象通用能力，构建可复用的组件和模板，赋能不同业务线的快速接入和使用。 4. 技术攻坚与创新： - 解决CI/CD及云原生平台在实施和运维过程中遇到的复杂技术难题。 - 跟踪业界CI/CD、DevOps及云原生领域的最新技术和发展趋势，引入创新方案，持续提升平台能力。 - 参与制定CI/CD和云原生相关的技术规范、标准和SOP。 5. 知识沉淀与分享： - 撰写技术文档，沉淀最佳实践，进行内部技术培训和分享，提升团队整体技术水平。 - 指导和帮助团队其他成员解决技术问题。

我们正在寻找具备深厚技术功底、前瞻性视野和丰富实战经验的DevOps平台工程专家，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的核心团队。在这里，你将主导下一代AI驱动的Devops平台与智能运维系统的设计与落地，推动软件研发流程向自动化、可观测性、自愈能力和数据驱动决策全面进化。 作为团队的技术骨干，你将： 1. 设计打造企业级智能化运维（AIOps）体系 基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）；引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变。 2. 构建全链路智能监控与自愈系统 设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈；结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈。 3. 推动MLOps与DevOps深度融合 主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地。