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稳定性架构师-（Infra、应用架构、AI 应用架构等3 个方向都有）

深圳

1、Infra稳定性架构师（Stability/Infra Architect）

团队介绍：
服务稳定性工程团队以保障服务稳定性成为公司产品核心竞争力之一为愿景，通过构建端到端链路级风险管理能力，实现可持续的稳定性隐患自动化识别和分析，从“被动治理”转为“主动治理”，将更多的稳定性事项前置、左移，防范于未然，提升用户体验。
您将成为稳定性领域的核心架构师和推动者，不仅需要深厚的技术功底，更需要卓越的流程优化和跨团队协作能力。您的核心使命是：通过系统性设计、流程改进和工具自动化，从根本上提升公司基础架构的韧性、可观测性和故障恢复效率，为业务的持续高速发展保驾护航。
岗位职责：
  1. 洞察系统隐患、提升公司产品端到端的性能和稳定性；
  2. 负责Infra方向基础架构优化、包括产研流程，自动化工具、容灾体系；
  3. 探索新技术、新工具、架构模式，持续完善稳定性体系化建设。
任职要求：
  1. 计算机或相关专业本科以上学历，8年以上研发、架构经验；
  2. 精通java、熟练掌握springcloud微服务技术栈，掌握C++；
  3. 具备扎实的SRE理念，精通容量规划、故障注入、容灾设计、IaC建设、性能调优等领域。
  4. 对研发流程（Code Review, CI/CD, GitOps,DevOps）有深刻理解，并能将稳定性手段融入其中。
  5. 具备大规模系统故障应急处理和复盘经验，能系统性分析根因并推动改进。
  6. 扎实的计算机基础知识，掌握Linux、存储、网络IO等相关原理；
  7. 掌握相关中间件（如nginx、redis、elasticsearch、mysql、kafka、K8S、Docker等）技术原理、最佳实践；
  8. 善于发现问题、分析问题、解决问题，有清晰的分析逻辑和全局架构思维；
  9. 需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳；
技能关键字：
微服务架构、基础架构、容灾、服务治理、领域驱动设计、稳定性、高可用、分布式、高并发、devops。
 
  2、应用架构师（Application Architect）
团队介绍：
服务稳定性工程团队以保障服务稳定性成为公司产品核心竞争力之一为愿景，通过构建端到端链路级风险管理能力，实现可持续的稳定性隐患自动化识别和分析，从“被动治理”转为“主动治理”，将更多的稳定性事项前置、左移，防范于未然，提升用户体验。
岗位职责：
  1. 负责相关业务线非功能性把控，和业务方密切合作保障服务的稳定性；
  2. 基于数据分析，梳理全链路稳定性风险，提前发现不合理的架构设计、挖掘问题根因，系统化解决问题；
  3. 探索新技术、新工具、架构模式，推广应用架构最佳实践落地。
任职要求：
  1. 计算机或相关专业本科以上学历，7年以上研发、架构经验；
  2. 精通java、熟练掌握springcloud微服务技术栈，扎实的计算机基础知识，掌握Linux、存储、网络IO等相关原理；
  3. 有一定的高并发分布式系统架构经验、或有高并发场景组件设计与研发经验，了解Java并发库；
  4. 对当前负责的业务架构有深入理解，对架构设计有自己的方法论，可以理清新业务线的架构设计，并可以针对性的提出优化建议。
  5. 具备从0-1搭建一套完整业务系统的能力。
  6. 具备优秀的文档编写能力，思路清晰、逻辑清晰，有深度，有案例。
  7. 具备优秀的沟通技巧和高效的执行力。有事后跟踪落地的意识。
  8. 善于发现问题、分析问题、解决问题，有清晰的分析逻辑和全局架构思维，有故障排查、JVM调优经验者优先；
  9. 需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳；
技能关键字：
架构设计、微服务拆分、设计模式、敏捷、微服务、Springboot、SpringCloud、服务治理、DDD
 
3、AI应用架构师（AI Application Architect）
团队介绍：
SRE 团队致力于将大模型、AI Agent 与工程化平台能力深度结合，构建面向研发、运维、稳定性和业务场景的智能化应用体系。团队通过打造可观测、可评估、可治理、可持续演进的 AI 应用架构，推动公司从“工具辅助”走向“智能协同”，提升研发效率、系统稳定性、故障诊断效率和业务决策质量。
岗位职责：
  1. 设计和建设面向 SRE / DevOps 场景的 AI Harness 能力，包括故障检测、变更分析、容量风险识别、自动化巡检、演练评估和恢复建议；
  2. 推动 RCA 自动化体系建设，结合日志、指标、链路追踪、事件、变更、拓扑等数据，实现故障根因分析、影响面判断和复盘辅助；
  3. 建设 AIOps 平台能力，包括智能告警降噪、异常检测、事件关联、趋势预测、故障归因和自动化处置闭环；
  4. 与研发、SRE、平台、数据、业务团队协作，将 AI 能力嵌入 Code Review、CI/CD、GitOps、DevOps、故障应急和稳定性治理流程；
任职要求：
  1. 计算机或相关专业本科以上学历，8年以上研发、架构或平台工程经验，有 AI 应用、SRE、AIOps、DevOps 平台建设经验者优先；
  2. 具备扎实的软件架构能力，熟悉微服务架构、分布式系统、高可用设计、服务治理、可观测性和平台工程；
  3. 熟悉大模型应用开发，理解 LLM、RAG、Embedding、向量数据库、Agent、Function Calling / Tool Calling、Prompt Engineering 等核心技术。理解 AI 应用的生产化挑战，包括幻觉控制、结果评估、权限边界、数据安全、成本控制、可观测性和失败兜底机制；
  4. 有 AI Agent 或智能助手类产品落地经验，能够设计复杂任务拆解、多工具调用、多轮推理、上下文管理和人机协同流程；
  5. 熟悉 RCA 或 AIOps 相关能力建设，包括日志分析、指标异常检测、链路追踪、事件关联、告警降噪、拓扑分析、根因定位等；
  6. 掌握至少一种主流研发语言，如 Java、Python、Go、TypeScript 等，具备良好的工程实现和系统设计能力；
  7. 熟悉云原生技术栈及常见中间件，如 Kubernetes、Docker、Kafka、Redis、MySQL、Elasticsearch、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 等；
  8. 具备复杂问题分析能力和全局架构思维，能从业务、平台、流程和组织协同角度推动问题解决；
  9. 需要具备中文沟通能力，能中文和英语沟通更佳。
     
技能关键字：
AI Agent、大模型应用、RAG、AIOps、RCA、SRE Harness、智能运维、智能研发、可观测性、根因分析、告警降噪、异常检测、微服务架构、分布式系统、平台工程、DevOps、GitOps、Kubernetes、OpenTelemetry、LLM Evaluation。
 
 
《候选人隐私声明》

最近更新日期：2025年【9】月【1】日
 
1. 介绍
本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。
本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。 此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。
 
2. 一般信息
(a) 您的信息
我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括：
  • 个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份；
  • 资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）；
  • 就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号；
  • 紧急联系人数据（如适用）；
  • 与劳动或就业法律合规相关的信息；
  • 系统数据：我们通过与您沟通获取的音频、电子或类似信息（例如电话录音、电子邮件）；
  • 您自愿提供的其他数据，包括您在反馈或调查中选择表明身份时提交的数据。
 
(b) 渠道
当您应聘职位时（包括面试环节，面试过程可能会被录音），我们会直接向您收集个人数据。
此外，我们还可能通过各种其他渠道收集您的个人信息，并将其与您主动提供的数据进行整合。例如，我们可能从以下渠道获取您的个人数据：
  • 您用于向我们求职的招聘网站；
  • 教育机构；
  • 前雇主，当其向我们提供雇佣证明时；
  • 经您授权、允许我们联系的专业推荐人；
  • 法律允许范围内的第三方背景调查、信用调查或其他入职前筛查服务机构；
  • 您公开的社交媒体资料或其他公开来源；
  • 猎头公司或招聘机构；
  • 公司通信及 IT 系统/应用程序，这些系统会自动收集用户相关信息及其传输内容；
  • 公司其他员工；
  • 公众、法院、公共机构及其他公开渠道。
(c) 目的
我们处理该等个人数据的目的如下：
  • 评估、建立并履行雇佣合同；
  • 保障我们场所、资产、系统及知识产权的安全，并执行公司政策；
  • 履行法律义务，遵守审计、记录保存及报告要求，满足税务要求，确保健康与安全；
  • 维护我们的正当商业利益及合法权益；
  • 开展审计、调查及合规工作。
 
(d) 汇总数据
我们还会出于任何目的创建、处理和/或共享“汇总数据”，例如统计或人口统计数据。该汇总数据可能源自您的个人数据，但一旦形成汇总形式，即不再构成个人数据，因为无法通过该数据识别到您。但是，如果我们把汇总数据与您的个人数据相结合或关联，使其能够与您关联，则我们会将该等合并后的数据视为个人数据，并根据本隐私声明使用该等个人数据。
 
(e) 数据保留
实际保留期限会因个人数据类型及每种数据类型的用途而异。我们会根据是否存在合法保留目的来保留您的个人数据，包括适用法律规定的保留目的。
 
(f) 数据传输
我们在不同的司法管辖区处理并存储上述信息。个人数据可能会被传输至我们其他实体和第三方（包括服务提供商），其可能位于您所在司法管辖区以外。向中国大陆以外传输数据会在取得您明确同意后进行。
 
(g) 向第三方披露
个人数据可能会与以下各方共享：
  • 我们的母公司、子公司及母公司控制下的其他关联方，用于运营共享的基础设施、系统和技术，或用于与本隐私声明一致的用途；
  • 政府机构、执法人员、法院或其他相关方，用于上述“目的”部分所述目的；
  • 为我们提供服务并代表我们处理个人数据的服务提供商。
 
(h) 信息安全
我们已采取适当的安全措施（包括技术和组织措施），以防止个人数据被意外丢失、未经授权使用或访问、被篡改或泄露。
 
(i) 自动化处理
我们使用自动化工具来协助我们处理和筛选求职申请。这些工具利用复杂的算法和机器学习技术，来支持以下操作：
  • 最低要求：我们会根据您提供给我们的信息，使用自动化的工具来确定您是否符合职位的最低要求。这些工具会分析您在我们的招聘网站上提交的表格中的选择，以判断您是否具备相应的经验。在某些情况下，这些自动化工具可能会在没有招聘团队成员进一步审查的情况下直接拒绝您的申请。
  • 利用人工智能对申请评分及匹配未来机会：在您同意的情况下，我们会使用基于机器学习（也称为人工智能或 AI）的工具，对您在申请及资格问题中的回答，以及简历中的专业信息进行处理。这些工具会：
    • 根据您提供的信息与基本职业技能及优先资格的匹配程度，自动为您评分。我们招聘人员会根据此筛选分数进一步评估候选人；
    • 将您对申请问题、资格问题中的回答，以及简历中的专业信息，与未来职位的基本资格和优先资格进行比对。当匹配成功时，我们的招聘人员可能会邀请您申请该职位。
  • 您在申请提示中选择“是”，即表示您同意我们按此方式使用您的数据；选择“否”则表示您不同意我们以此方式使用您的数据。即使您选择不参与此处理，您的申请仍将被正常评估；是否参与完全出于自愿。若您选择退出 AI 匹配，我们招聘人员将在不借助 AI 评分的前提下审核您的申请。请注意，即使您不同意将您的数据用于 AI 匹配，我们招聘人员仍可能根据其自己的审核与您联系并告知您未来的职位空缺，但届时不会通过 AI 推荐您的资料，前提是您同意就未来的机会与您联系。
 
(j) 您的权利
如需索取我们持有的您的个人数据副本或行使下述任何权利，请联系我们的工作人员。
(i) 您可以要求访问我们持有的与您相关的个人数据，并核实我们是否在合法处理该数据。
(ii) 您可以要求更正我们持有的不完整或不准确的个人数据。
(iii) 如对于我们持有的您的个人数据已无继续处理的合理理由，您可以要求删除该等个人数据。
(iv) 在有限情形下，若您曾就特定目的同意我们收集、使用及传输个人数据，您有权随时撤回该同意。
 
(k) 对本隐私声明的更新
我们可随时更新本隐私声明，并将变更内容发布在本页面。如对本隐私声明作出任何更新，我们将同步更新上述“隐私声明日期”。所有更新仅适用于隐私声明中所述生效日期之后所收集的信息。

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我们将把您的申请材料（包括简历、申请信息以及未来与面试相关的数据）存储在由 Greenhouse 托管的服务器上。您的数据将受到严格的访问控制，仅用于招聘相关的目的。更多详情，请参阅 Greenhouse 隐私政策。