主分类：云基础设施与系统软件研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "云原生可观测管控面工程师 - 计算",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海、杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。\n\n1、为字节跳动及火山引擎云原生时序数据库交付并优化面向用户的运营产品、面向SRE的运维产品；\n2、开发可观测时序引擎的云原生智能管理平台，覆盖集群全生命周期（创建、配置、高可用、容灾、备份、审计等）；\n3、参与可观测引擎管控面开发，负责流量调度、数据路由、负载均衡、水平扩容、限流、元数据高可用等重点工作；\n4、搭建并优化自动化测试框架（功能、性能、稳定性），支撑可观测业务发展；\n5、推动可观测服务的质量工程与稳定性建设。",
"requirements_text": "1、5年及以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Go/Java至少一种语言，具备gin/kitex/Spring等微服务框架使用经验；\n3、深入理解可观测性理念，熟悉Prometheus/Grafana/ELK Stack/Jaeger等至少一种可观测工具；\n4、精通服务端多线程/高并发技术，具备良好的编码规范（代码整洁、单元测试）；\n5、拥有K8s/Yarn/Mesos（含源码级理解）或分布式一致性协议（Raft/Paxos）实践经验，熟悉MySQL/PostgreSQL，具备关系型数据库原理知识或运维经验；\n6、熟悉LLM、Agent、RAG、知识图谱等AI技术，有数据处理、相关生产环境实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Java",
"MySQL",
"PostgreSQL",
"Spring",
"微服务",
"数据库",
"知识图谱",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "6、熟悉LLM、Agent、RAG、知识图谱等AI技术，有数据处理、相关生产环境实践经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "云原生可观测管控面工程师 - 计算\n职位描述\n团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。\n\n1、为字节跳动及火山引擎云原生时序数据库交付并优化面向用户的运营产品、面向SRE的运维产品；\n2、开发可观测时序引擎的云原生智能管理平台，覆盖集群全生命周期（创建、配置、高可用、容灾、备份、审计等）；\n3、参与可观测引擎管控面开发，负责流量调度、数据路由、负载均衡、水平扩容、限流、元数据高可用等重点工作；\n4、搭建并优化自动化测试框架（功能、性能、稳定性），支撑可观测业务发展；\n5、推动可观测服务的质量工程与稳定性建设。\n\n职位要求\n1、5年及以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Go/Java至少一种语言，具备gin/kitex/Spring等微服务框架使用经验；\n3、深入理解可观测性理念，熟悉Prometheus/Grafana/ELK Stack/Jaeger等至少一种可观测工具；\n4、精通服务端多线程/高并发技术，具备良好的编码规范（代码整洁、单元测试）；\n5、拥有K8s/Yarn/Mesos（含源码级理解）或分布式一致性协议（Raft/Paxos）实践经验，熟悉MySQL/PostgreSQL，具备关系型数据库原理知识或运维经验；\n6、熟悉LLM、Agent、RAG、知识图谱等AI技术，有数据处理、相关生产环境实践经验者优先。\n团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。\n从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团核心业务与企业级客户的智能化升级。\n如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。\n\n1、为字节跳动及火山引擎云原生时序数据库交付并优化面向用户的运营产品、面向SRE的运维产品；\n2、开发可观测时序引擎的云原生智能管理平台，覆盖集群全生命周期（创建、配置、高可用、容灾、备份、审计等）；\n3、参与可观测引擎管控面开发，负责流量调度、数据路由、负载均衡、水平扩容、限流、元数据高可用等重点工作；\n4、搭建并优化自动化测试框架（功能、性能、稳定性），支撑可观测业务发展；\n5、推动可观测服务的质量工程与稳定性建设。\n1、5年及以上后端研发工作经验；\n2、熟练掌握Go/Java至少一种语言，具备gin/kitex/Spring等微服务框架使用经验；\n3、深入理解可观测性理念，熟悉Prometheus/Grafana/ELK Stack/Jaeger等至少一种可观测工具；\n4、精通服务端多线程/高并发技术，具备良好的编码规范（代码整洁、单元测试）；\n5、拥有K8s/Yarn/Mesos（含源码级理解）或分布式一致性协议（Raft/Paxos）实践经验，熟悉MySQL/PostgreSQL，具备关系型数据库原理知识或运维经验；\n6、熟悉LLM、Agent、RAG、知识图谱等AI技术，有数据处理、相关生产环境实践经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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