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岗位职责：

AIOps高级工程师将负责公司智能应用运维（AgenticOps）的AI架构设计、核心引擎实施及AI技术体系落地。
该岗位要求具备深厚的AI系统架构功底、优秀的工程实现能力以及对大模型、智能体（Agent）与高性能计算的系统化理解。
候选人将在智能运维、智能体体系构建及行业解决方案设计等多个方向上发挥关键作用。

主要职责包括：

新技术研究与引入：持续跟踪AgenticOps及业界AI新趋势，评估前沿AI、大模型、智能体等技术在运维领域的应用价值。 架构设计与技术规划：

• 主导应用AIOps的整体AI技术架构设计，制定AI赋能运维的系统化规划与落地路线。
• 负责重点项目及典型业务场景的智能化运维方案设计与实施推进，输出行业级AI应用运维解决方案。

AIOps技术实现与优化：

• 设计与实现多智能体（Multi-Agent）协作架构，实现复杂编程任务的自动拆解与分布式执行。
• 深入研究并应用大语言模型（LLM）、RAG、Prompt工程与智能体编排技术，推动AIOps系统向自学习、自优化方向演进。
• 构建AI知识图谱与智能决策引擎，实现根因分析、异常检测与自愈自动化。
• 应用运维AIOPs场景的落地实现及持续优化

跨部门协作与落地推进：与研发、运维、数据及平台团队紧密合作，确保AI方案在生产环境中的稳定性与可扩展性。 知识传播与业界交流：组织内部AI知识分享，参与行业研讨与合作交流，持续提升公司在AIOps领域的技术影响力。

岗位要求

1. 教育与经验：

• 计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业；
• 具备5年以上AI架构、数智化转型或AIOps相关经验，拥有千万级大型AI项目的架构与落地经验。

2. 专业技能要求：

• AIOps与架构能力： 深入理解智能运维体系架构、日志分析、异常检测、根因分析及自动化闭环体系。
• AI与大模型技术： 精通LLM、RAG、Prompt Engineering、智能体（Agent）编排、模型微调与分布式训练。
• 高性能计算与系统优化： 掌握异构计算（GPU、CPU、NPU等）、分布式调度、图计算与模型加速技术。
• AI全链路工程化： 熟悉特征工程、数据管线、模型训练、推理部署与MLOps工具链（Kubeflow、Azure AI、ServiceNow AI等）。
• 编程与系统实现能力： 具备扎实的代码实现与调优能力，精通Python、C++或Rust，能独立完成复杂AI系统的研发与调试。
• 开源与生态理解： 熟悉AI与AIOps主流开源框架（如Transformers、PyTorch、Ray、LangChain、Kedro、OpenTelemetry等）。
• AI算法能力：深入研究并创新应用于AIOps场景的关键算法，包括但不限于异常检测与时序预测算法、事件关联与根因分析算法、日志与告警智能分析算法、强化学习与自动决策算法等。

3. 综合素质要求：

• 具备良好的中英文沟通与文档撰写能力，可参与国际项目与技术交流。
• 拥有强烈的技术探索精神和创新意识，对新技术具备快速学习与验证能力。
• 具备系统化思维和架构全局观，能协调多团队资源推动复杂项目落地。
• 具有良好的知识分享与技术影响力，能够引领团队在AI与运维结合领域持续创新。

四、加分项（Preferred）

• 有参与或主导AIOps平台或AI基础设施从0到1建设经验。
• 具备多行业AI落地经验（如金融、电信、制造、能源等）。
• 参与主流开源AI项目或智能体框架开发经验者优先。