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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:13079

运维开发工程师

未披露 · 北京 / 杭州 / 上海 · 快手科技

主分类:生产运维与可靠性工程
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "运维开发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京 / 杭州 / 上海\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责快手大规模分布式系统与在线服务的稳定性、可靠性与性能保障,支撑亿级用户流量的高效运行;\n2、设计并落地运维解决方案,涵盖柔性容灾、智能调度、弹性扩缩容、防攻击与安全加固等方向;\n3、建设网站加速、持续交付、容量管理、弹性计算、故障自愈、流量调度、性能调优等核心运维平台;跟踪业界前沿接入与网络技术,主导超大规模流量接入系统的架构演进与新技术探索落地;\n4、参与在线系统与产品架构设计,推动运维自动化、平台化、智能化,持续提升质量与交付效率;\n5、推动 AIOps 能力建设:将大模型、机器学习等 AI 技术应用于故障预测、根因分析、异常检测、智能告警、容量预测等场景,打造智能化运维体系。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\n2、熟悉 RedHat/CentOS/Fedora 等 Linux 操作系统原理,精通 TCP/IP 及常用网络协议;\n3、熟练掌握 Shell/Python/Go/Java 中至少一种开发语言,具备扎实的工程开发经验;\n4、熟悉 MySQL/Redis/Memcache 等常用中间件的原理、运维与调优;\n5、具备良好的问题分析与系统设计能力,责任心强,能主动推动跨团队协作。\n加分项:\n1、有大规模日志采集、处理与分析经验,熟悉 ELK、ClickHouse、Prometheus、Grafana 等组件;\n2、熟悉 Ansible、SaltStack、Terraform 等自动化运维工具,或有自研运维平台经验;\n3、熟悉 Kubernetes、Docker、Service Mesh 等云原生技术栈;\n4、具备 AI/大模型相关知识与实践经验,例如:熟悉 LLM(GPT、Claude、Qwen、DeepSeek 等)的原理与应用,有 Prompt Engineering、RAG、Agent、MCP 等落地经验;\n5、熟悉机器学习/深度学习基础,能将时序预测、异常检测、聚类等算法应用于运维场景;\n6、有大型互联网公司超大规模流量接入、CDN、四/七层负载均衡相关经验者优先。",
        "requirements_text": "运维开发工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京 / 杭州 / 上海\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责快手大规模分布式系统与在线服务的稳定性、可靠性与性能保障,支撑亿级用户流量的高效运行;\n2、设计并落地运维解决方案,涵盖柔性容灾、智能调度、弹性扩缩容、防攻击与安全加固等方向;\n3、建设网站加速、持续交付、容量管理、弹性计算、故障自愈、流量调度、性能调优等核心运维平台;跟踪业界前沿接入与网络技术,主导超大规模流量接入系统的架构演进与新技术探索落地;\n4、参与在线系统与产品架构设计,推动运维自动化、平台化、智能化,持续提升质量与交付效率;\n5、推动 AIOps 能力建设:将大模型、机器学习等 AI 技术应用于故障预测、根因分析、异常检测、智能告警、容量预测等场景,打造智能化运维体系。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,计算机相关专业优先;\n2、熟悉 RedHat/CentOS/Fedora 等 Linux 操作系统原理,精通 TCP/IP 及常用网络协议;\n3、熟练掌握 Shell/Python/Go/Java 中至少一种开发语言,具备扎实的工程开发经验;\n4、熟悉 MySQL/Redis/Memcache 等常用中间件的原理、运维与调优;\n5、具备良好的问题分析与系统设计能力,责任心强,能主动推动跨团队协作。\n加分项:\n1、有大规模日志采集、处理与分析经验,熟悉 ELK、ClickHouse、Prometheus、Grafana 等组件;\n2、熟悉 Ansible、SaltStack、Terraform 等自动化运维工具,或有自研运维平台经验;\n3、熟悉 Kubernetes、Docker、Service Mesh 等云原生技术栈;\n4、具备 AI/大模型相关知识与实践经验,例如:熟悉 LLM(GPT、Claude、Qwen、DeepSeek 等)的原理与应用,有 Prompt Engineering、RAG、Agent、MCP 等落地经验;\n5、熟悉机器学习/深度学习基础,能将时序预测、异常检测、聚类等算法应用于运维场景;\n6、有大型互联网公司超大规模流量接入、CDN、四/七层负载均衡相关经验者优先。",
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            "Python",
            "Java",
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            "深度学习",
            "分布式系统",
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