得物【技术保障】资深基础设施SRE
社招全职3-5年技术类地点：上海状态：招聘
任职要求
1.本科学历及以上，3-5年以上基础设施相关运维经验 2.熟练使用Linux系统，至少能掌握Python/Shell/GO等一至两种语言，有项目开发经验者优先 3.精通X86服务器硬件组件/子系统CPU，Disk，Memory，内核，熟悉分布式存储等优先； 4.熟悉服务器厂商售后及机房现场管理。 5.有丰富的…
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工作职责
1.负责公司线上及线下基础设施相关运维，提升系统稳定性和运维效率； 2.公有云/IDC资源相关需求受理及交付管理，负责各业务中短期和特殊资源需求的接收、分析、规划匹配、建设、交付跟进； 3.负责服务器、存储、基础服务等Iaas/Paas层技术评估、监控、调优、诊断及软硬件优化和故障定位分析； 4.评估硬件功能方案、基于新产品的运维场景下、完善各个过程的新产品适配可用维保障； 5.负责设备生命周期自运营维护； 6.完善运维过程的硬件/系统的技术方案输出和标准化
包括英文材料
学历+
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Bash+
[英文] The Bash Guide
https://guide.bash.academy/
A quality-driven guide through the shell's many features.
https://www.youtube.com/watch?v=tK9Oc6AEnR4
Understanding how to use bash scripting will enhance your productivity by automating tasks, streamlining processes, and making your workflow more efficient.
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职位描述 1. 定位为资深AI Infra Arch，在AI算力基础设施、AI推理和训练框架全栈底层技术方面有丰富经验技术，可带领团队建设AI平台，助力CV/NLP/AIGC/社区/搜广推等算法业务场景提升效率，加速AI能力向业务效果的转换。 2. 负责设计研发得物AI平台，对AI算力相关相关资源（GPU/TPU/CPU、存储、网络等）做平台化管理，持续提升资源利用率，为业务提供一个满足企业级稳定性和性能要求的AI平台。 3. 负责训练和推理引擎优化，助力各算法业务场景提升模型迭代效率、提高推理服务性能。 4. 解决规模增长带来的技术和业务问题。 5. 解决多云场景下的AI算力资源、数据资源的管理问题，以及业务使用效率问题，目标是降本提效。
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