主分类：生产运维与可靠性工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "边缘基础设施运维工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CSIG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "学历：计算机、通信、电子信息等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.物理基础设施纳管；\r\n2.负责边缘机房 GPU 服务器（NVIDIA A100/H100/L40S 等）、CPU 服务器、存储节点等物理设备的全生命周期管理，包括上架验收、固件/驱动升级、故障诊断与硬件替换；\r\n3.建立和维护硬件资产台账与自动化纳管流程，保障设备信息准确、可追溯。制定并执行硬件巡检计划，定期输出设备健康度报告，对硬件 EOL/EOS 风险进行预警和替换规划；\r\n4.边缘网络与机房运维；\r\n5.负责边缘机房网络设备（交换机、路由器、防火墙等）的标准化配置、日常监控和故障处理，确保边缘节点到中心管控面的网络连通性与低延迟；\r\n6.维护机房网络拓扑文档，参与带宽规划、链路冗余设计和网络割接；\r\n7.与 IDC/运营商对接，处理机房环境（电力、制冷、机架空间）相关事宜，保障基础设施 SLA；\r\n8.容器化平台与云原生运维；\r\n9.管理和维护基于 Kubernetes 的边缘容器平台，负责集群部署、版本升级、节点扩缩容和资源调度策略优化；\r\n10.实现 GPU 资源的容器化纳管：包括 GPU 驱动兼容性管理、GPU Operator 部署、MIG（多实例 GPU）配置、GPU 共享与隔离策略；\r\n11.建设面向外部客户的算力交付流水线：容器镜像管理、Helm Chart 标准化、命名空间/租户隔离、配额管理、监控告警接入；\r\n12.维护平台核心组件（包括但不限于 GPU Operator、Prometheus/Grafana 监控栈、Loki/ELK 日志系统、分布式存储 CSI 插件、Ingress Controller、Service Mesh 等）；\r\n13.服务保障与持续优化；\r\n14.建立并维护 SLO/SLI/SLA 指标体系，保障服务的可用性、性能和容量；\r\n15.编写运维自动化脚本和工具，推动运维操作代码化（Infrastructure as Code），减少人工操作；\r\n16.参与 on-call 轮值，及时响应和处理生产环境故障，输出故障复盘报告；\r\n17.持续关注云原生和边缘计算社区技术动态，推动基础设施架构演进。",
"requirements_text": "1.硬性条件；\n学历：计算机、通信、电子信息等相关专业本科及以上学历；\n经验：3 年以上运维/DevOps/SRE 相关工作经验，其中至少 1 年 Kubernetes 生产环境运维经验；\n硬件能力：熟悉 x86 服务器硬件架构，具备 GPU 服务器运维经验，能独立完成硬件故障诊断和更换；\n网络能力：理解 TCP/IP 协议栈、VLAN/VXLAN、BGP/OSPF 等路由协议，有交换机 CLI 配置经验；持有 CCNA/HCIA 或以上认证者优先；\n2.云原生能力：；\n熟练使用 Docker/containerd 等容器运行时；\n熟练掌握 Kubernetes 核心原理与运维，有大规模集群管理经验（50+ 节点）；\n了解 GPU Operator、NVIDIA Device Plugin、GPU 调度方案；\n3.编码能力：\n熟练使用至少一种脚本语言（Python/Go/Shell），具备自动化工具开发能力；\n监控与可观测性：熟悉 Prometheus、Grafana监控体系搭建和使用；\nLinux：深入理解 Linux 操作系统，熟练掌握常用命令、性能分析工具（top/sar/perf/strace 等）和系统调优；\n4.加分项；\n有边缘计算场景（Edge Computing）或分布式云平台的运维经验；\n有 Terraform/Ansible/SaltStack 等 IaC 工具实践经验；\n了解 GPU 算力切分方案（MIG/vGPU/时分复用等），有 GPU 资源池化运营经验；\n有面向外部客户（toB）的平台运维或技术支持经验；\n熟悉国内主流 GPU 硬件（昇腾、寒武纪、海光等）生态者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"Go"
],
"preferred_qualifications": "持有 CCNA/HCIA 或以上认证者优先；4.加分项；熟悉国内主流 GPU 硬件（昇腾、寒武纪、海光等）生态者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2077641015354896384",
"post_date": "2026-07-24",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2077641015354896384"
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"fulltext": "边缘基础设施运维工程师\n在腾讯，优秀的技术运营工程师始终赋能业务，关注技术运营的质量、成本、效率和安全。他们不仅是经验丰富的问题解决者，更是具有全局视角的架构师，通过自动化工具的建设，强力提升平台效能，助力业务发展。\n1.物理基础设施纳管；\r\n2.负责边缘机房 GPU 服务器（NVIDIA A100/H100/L40S 等）、CPU 服务器、存储节点等物理设备的全生命周期管理，包括上架验收、固件/驱动升级、故障诊断与硬件替换；\r\n3.建立和维护硬件资产台账与自动化纳管流程，保障设备信息准确、可追溯。制定并执行硬件巡检计划，定期输出设备健康度报告，对硬件 EOL/EOS 风险进行预警和替换规划；\r\n4.边缘网络与机房运维；\r\n5.负责边缘机房网络设备（交换机、路由器、防火墙等）的标准化配置、日常监控和故障处理，确保边缘节点到中心管控面的网络连通性与低延迟；\r\n6.维护机房网络拓扑文档，参与带宽规划、链路冗余设计和网络割接；\r\n7.与 IDC/运营商对接，处理机房环境（电力、制冷、机架空间）相关事宜，保障基础设施 SLA；\r\n8.容器化平台与云原生运维；\r\n9.管理和维护基于 Kubernetes 的边缘容器平台，负责集群部署、版本升级、节点扩缩容和资源调度策略优化；\r\n10.实现 GPU 资源的容器化纳管：包括 GPU 驱动兼容性管理、GPU Operator 部署、MIG（多实例 GPU）配置、GPU 共享与隔离策略；\r\n11.建设面向外部客户的算力交付流水线：容器镜像管理、Helm Chart 标准化、命名空间/租户隔离、配额管理、监控告警接入；\r\n12.维护平台核心组件（包括但不限于 GPU Operator、Prometheus/Grafana 监控栈、Loki/ELK 日志系统、分布式存储 CSI 插件、Ingress Controller、Service Mesh 等）；\r\n13.服务保障与持续优化；\r\n14.建立并维护 SLO/SLI/SLA 指标体系，保障服务的可用性、性能和容量；\r\n15.编写运维自动化脚本和工具，推动运维操作代码化（Infrastructure as Code），减少人工操作；\r\n16.参与 on-call 轮值，及时响应和处理生产环境故障，输出故障复盘报告；\r\n17.持续关注云原生和边缘计算社区技术动态，推动基础设施架构演进。\n1.硬性条件；\n学历：计算机、通信、电子信息等相关专业本科及以上学历；\n经验：3 年以上运维/DevOps/SRE 相关工作经验，其中至少 1 年 Kubernetes 生产环境运维经验；\n硬件能力：熟悉 x86 服务器硬件架构，具备 GPU 服务器运维经验，能独立完成硬件故障诊断和更换；\n网络能力：理解 TCP/IP 协议栈、VLAN/VXLAN、BGP/OSPF 等路由协议，有交换机 CLI 配置经验；持有 CCNA/HCIA 或以上认证者优先；\n2.云原生能力：；\n熟练使用 Docker/containerd 等容器运行时；\n熟练掌握 Kubernetes 核心原理与运维，有大规模集群管理经验（50+ 节点）；\n了解 GPU Operator、NVIDIA Device Plugin、GPU 调度方案；\n3.编码能力：\n熟练使用至少一种脚本语言（Python/Go/Shell），具备自动化工具开发能力；\n监控与可观测性：熟悉 Prometheus、Grafana监控体系搭建和使用；\nLinux：深入理解 Linux 操作系统，熟练掌握常用命令、性能分析工具（top/sar/perf/strace 等）和系统调优；\n4.加分项；\n有边缘计算场景（Edge Computing）或分布式云平台的运维经验；\n有 Terraform/Ansible/SaltStack 等 IaC 工具实践经验；\n了解 GPU 算力切分方案（MIG/vGPU/时分复用等），有 GPU 资源池化运营经验；\n有面向外部客户（toB）的平台运维或技术支持经验；\n熟悉国内主流 GPU 硬件（昇腾、寒武纪、海光等）生态者优先。",
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