阿里云阿里云智能-高级运维开发工程师-云通信-杭州
任职要求
• 3年以上IT、互联网、云计算行业运维工作经验
• 子系统研发安全生产执行者
• 具备较强的研发安全生产意识,熟悉所负责子模块、子系统以及横向关联子模块、子系统的安全生产风险及预防措施,能够处置和恢复较复杂的安全和稳定性故障
• 在所负责的子模块、子系统的全链路研发流程中(需求理解、设计、测试、发布、运维)上严格遵循研发安全生产规范,保障系统的安全和稳定
• 具备参与研发安全演练的技术能力
• 对本领域的技术趋势和演进有持续的跟踪与了解
• 基本掌握架构设计、性能优化、稳定性优化等领域的专业…工作职责
1、运维可观测链路建设 • 负责全链路稳定性解决方案的制定与执行,包括交付、变更、应急及稳定性专项建设; • 事前:建立并持续优化产品运维的监控机制,研发并维护相应的运维监控平台/工具; • 事中:建立并持续优化产品运维的预警机制,确保故障能够被快速发现、通报、定位及处理; • 事后:快速分析、诊断、定位问题,并能够协同开发人员解决问题;建立健全快速恢复服务机制,降低业务受损程度,确保产品、业务稳定运行;牵头问题复盘工作,通过架构优化等根治引起不可用的问题。 2、运维平台产品化与智能化建设 • 设计、研发并维护智能化的运维平台、工具、系统,帮助解决生产系统遇到的容量、性能、稳定性等问题,提升性能与效率; • 负责运营质量数据化分析工作,通过对日常运维指标、问题、风险、稳定性结果进行分析和研究,建立模型、计算ROI/TCO来解决、优化和落地给出运营优化建议; • 负责高可用体系建设,如巡检、故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等,保障业务持续可用。 • 负责运维能力的抽象与设计,通过平台实现运维能力产品化,建立配套的标准运维手册,提升运维的易用性/完整性和降低误操作风险(专有云); • 将运维服务产品化能力传达给客户,建设客户心智,提升运维服务效率(反馈增加) 3、运维服务体系建设 • 建设本领域相关的运维体系(如变更标准,重保体系,客情预警等),确保本领域产品运维&稳定性能力提升; • 牵头制定本领域内的相关新产品\新功能的的SLA协议承诺; • 基于SLA要求,评审新产品\新功能的架构是否可用、安全; • 通过日常运维活动优化产品稳定性,达成SLA目标; 4、容量规划与调优 • 基于年度的产品线规划,进行预算编制、容量规划与置备,协调各方持续滚动进行存储、计算等资源消耗的预测与估算; • 通过技术手段提升线上资源利用效率,降低物理资源成本(如结合对于业务波峰/波谷等的预测,进行混合部署)。 • 通过云平台与云产品的容量模型设计与调优以及配套的工具建设,降低云平台因为资源问题带来的稳定性风险并提升资源利用率(专有云) 5、安全保障建设 • 日常on call值班,及时响应告警及技术支持升级的疑难问题,并解决; • 负责集团级重大活动(如双11等)的运维保障工作; • 配合安全团队,梳理安全漏洞,优化相关技术架构,提升产品与系统的安全性。 • 负责云平台风险管理能力建设,通过风险策略库建设提前识别风险,建立风险预警和治理机制,推动云平台风险治理提升客户稳定性(专有云) 6、平台架构升级 • 负责系统架构升级,如内核升级、网络架构升级、存算分离、服务跨机房迁移、服务上云 • 负责容灾架构设计并实施,如同城容灾、异地多活等 • 负责云平台软硬件生命周期设计,制定升级方案,通过商务法务产品与服务策略制定,推动客户云平台持续演进(专有云) • 负责云平台的分层设计,并通过依赖与兼容性治理与优化,实现云平台分层解耦,提升交付、升级的灵活性与稳定性(专有云)
1、测试计划和策略制定 •协调开发团队,制定符合产品特点和测试需求的测试计划和测试策略,并根据测试结果进行优化和调整。 2、测试用例设计和执行 •分析技术文档,理解系统产品需求,评估技术方案和迭代流程。 •根据技术文档和需求,为模块测试、集成测试和系统测试等,构建测试场景、设计测试用例。 •使用各类测试工具和编程语言,开发自动化测试脚本并执行测试,收集测试结果。 3、缺陷分析和跟踪 •对测试结果进行分析和评估,发现和跟踪缺陷,并协调开发人员及时解决缺陷问题。 4、测试工具开发和维护 •开发、维护测试工具和平台,提升测试效率,并解决在测试过程中遇到的技术问题。 5、流程和方法建设 •通过流程改进、测试新技术和新方法引入,对现有测试方案进行改进,提升测试质量。
1、负责支撑网易集团旗下云音乐、Loft、支付等互联网产品的运维工作(涵盖操作系统运维、系统运维、容器运维等多个层面的工作),帮助业务持续提升产品稳定性; 2、负责相关运维工具和平台研发,通过工具和平台将运维能力赋能给外部其他团队,帮助其他团队提升效率; 3、关注业界前沿技术动态,通过新的运维技术和方法解决线上问题,提升团队运维质量; 4、持续优化运维操作和流程,保障海量用户的互联网产品稳定运行。
1. 负责云通信与全球运营商之间的链接,完成短信、语音(含5G视频)、流量的系统规划、设计、实施和运维 2. 负责相关系统的云原生技术升级; 3. 参与构建面向全球服务的分布式高可用的融合通信网; 4. 具备项目管理或模块owner能力,能独立负责一块业务规划,架构,落地,优化; 5. 新人指导、培训及Code Review,主导技术难题攻关,提升团队整体技术水平。
阿里云正在构建面向 AI 大模型训练与推理的下一代高性能网络基础设施,以支撑全球企业对极致算力与低延迟网络的需求。我们正在寻找一位在 RDMA(Remote Direct Memory Access) 技术领域有深厚经验的 DevOps 工程师,负责设计、部署和优化基于 RDMA 的 AI 训练集群网络架构,推动高性能网络技术在分布式 AI 场景的落地与创新。 核心职责: 1)AI 训练集群网络架构设计与运维 部署、运维和维护基于 RoCE/InfiniBand 的 RDMA 网络架构,支撑大规模 AI 训练集群(如万卡级 GPU 集群); 优化分布式 AI 工作负载(如 NCCL、MPI)的网络性能,降低通信延迟,提升吞吐效率。 2)网络性能调优与问题解决 解决分布式训练中的复杂网络问题(如 NCCL/MPI 通信瓶颈、带宽利用率低等); 利用自动化工具进行网络资源分配、监控、诊断及性能分析(如延迟/吞吐量分析、端到端链路追踪)。 3)自动化与 CI/CD 实践 构建网络基础设施的 CI/CD 流水线(Infrastructure as Code),实现网络配置的自动化部署与版本管理; 开发自动化脚本与工具,提升网络运维效率与稳定性。 4)全生命周期网络管理 管理端到端网络生命周期(部署、配置、监控、升级),确保网络服务的高可用性与可扩展性; 设计并实施网络监控与告警体系,快速定位并修复潜在故障。 5)跨团队协作与技术落地 与 AI/ML 工程师紧密合作,排查训练/推理流水线中的网络瓶颈,提供针对性优化方案; 深度参与 AI 框架(如 TensorFlow、PyTorch)与底层网络基础设施的适配与性能调优。