崗位職責(zé)：
1、引領(lǐng)AI可觀測產(chǎn)品創(chuàng)新： 負責(zé)AI可觀測性產(chǎn)品的核心算法研發(fā)，主導(dǎo)AIOps在異常檢測、告警智能降噪與收斂、分布式追蹤下的根因分析、精準容量預(yù)測、故障自愈等場景的算法研究、模型設(shè)計、開發(fā)實現(xiàn)與優(yōu)化迭代，持續(xù)提升產(chǎn)品智能化水平。
2、構(gòu)建智能運維能力： 基于公司現(xiàn)有的NPM、APM、事件中心、日志平臺等海量可觀測性數(shù)據(jù)，深度應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大語言模型（LLM）及知識圖譜等技術(shù)，構(gòu)建和完善智能運維能力體系，實現(xiàn)從需求分析、方案設(shè)計（含原型驗證）到技術(shù)落地的完整閉環(huán)。
3、驅(qū)動技術(shù)前瞻與落地： 作為團隊內(nèi)機器學(xué)習(xí)/大模型技術(shù)的布道者和實踐者，積極探索和引入AI領(lǐng)域的前沿技術(shù)，特別是LLM與AI-Agent在可觀測性領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，提升云平臺故障預(yù)警的準確性和自動化水平，顯著優(yōu)化運維效率和成本。
4、提升數(shù)據(jù)智能價值： 負責(zé)AIOps相關(guān)的數(shù)據(jù)ETL、特征工程、模型訓(xùn)練與評估體系建設(shè)，確保算法模型的魯棒性、可解釋性和業(yè)務(wù)價值。

任職要求：
1、學(xué)歷與經(jīng)驗： 本科及以上學(xué)歷，計算機、人工智能、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)；擁有5年以上在國內(nèi)外大型互聯(lián)網(wǎng)公司或大型IT企業(yè)從事AIOps、智能運維或相關(guān)AI算法的研發(fā)與落地經(jīng)驗，能力突出者可適當放寬年限。
2、技術(shù)棧與工程能力： 精通Python/Java/Golang中至少一種編程語言，熟悉常用的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具備扎實的軟件工程能力和良好的代碼規(guī)范。
3、AI算法與模型：
深入理解并熟練應(yīng)用機器學(xué)習(xí)常用算法，如回歸、分類（SVM、決策樹、集成學(xué)習(xí)等）、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列分析等。
熟悉根因分析類算法，能有效從海量告警和監(jiān)控數(shù)據(jù)中挖掘事件關(guān)聯(lián)性與因果關(guān)系。
4、熟悉容量/流量預(yù)測類算法，能基于歷史數(shù)據(jù)進行精準預(yù)測。
5、了解大語言模型（LLM）的基本原理及主流模型，了解AI-Agent概念，具備研發(fā)AI原生應(yīng)用或?qū)LM能力集成至現(xiàn)有產(chǎn)品的探索或?qū)嵺`經(jīng)驗。
6、大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)框架： 熟練使用Spark (Streaming, MLlib)、Flink、TensorFlow/PyTorch等至少一種大數(shù)據(jù)處理或機器學(xué)習(xí)框架。
7、ETL與數(shù)據(jù)處理： 熟悉ETL流程和常用工具，具備處理海量、高維、異構(gòu)數(shù)據(jù)的能力。
8、學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力： 具備優(yōu)秀的英文文獻閱讀能力和強烈的技術(shù)探索精神，能快速學(xué)習(xí)并掌握業(yè)界及學(xué)術(shù)界的前沿技術(shù)，并能結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行創(chuàng)新性應(yīng)用和落地。
我們期待您的加入，共同用AI重塑可觀測性的未來！