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該職位需要融合 DevOps 專業知識和后端開發技能，要求在動態的初創公司環境中，能夠在基礎設施穩定性與開發速度之間進行有效的優先級排序。 ● CI/CD Pipeline管理： 設計、實施、管理并持續優化用于后端服務以及可能支持機器學習模型的自動化 CI/CD 流水線。專注于通過自動化進行測試、集成和部署，以最大限度地減少手動干預并加速交付周期。 ● 云基礎設施管理： 配置、管理、自動化和保護我們的云基礎設施，確保高可用性、可擴展性、可靠性和成本效益。您將負責支撐我們 AI 應用的系統的運營健康。 ● 基礎設施即代碼 (IaC)： 倡導并使用 Terraform 等工具實施 IaC 原則來管理基礎設施配置，實現一致、可重復且版本受控的部署。 ● 容器化與編排： 使用 Docker 構建、部署和管理容器化應用程序。設置和維護 Kubernetes 集群以大規模編排服務。 ● 監控、日志記錄與警報： 建立并維護全面的監控、日志記錄和警報系統（例如，使用 Prometheus、Grafana、ELK Stack、CloudWatch），以主動識別和解決問題，確保后端系統和支持性 ML 基礎設施監控的最佳性能和可靠性。 ● 后端開發： 使用 Python、Go、Node.js 參與后端 API 和微服務的開發、測試、部署和維護。構建構成我們平臺骨干的健壯、可擴展且安全的服務。 ● ML 基礎設施支持（基礎 MLOps）： 與我們的機器學習工程師緊密合作，構建和維護機器學習生命周期所需的基礎設施。這包括支持數據管道、促進模型部署以及確保 ML 系統的運行穩定性，為我們規模擴大后可能設立的更專業的 MLOps 職能奠定基礎。 ● 安全與合規： 在所有基礎設施和應用程序中實施并強制執行安全最佳實踐。確保系統遵守相關的合規標準。 ● 協作與溝通： 在小型的分布式團隊中有效工作，與其他成員緊密協作。在遠程工作環境中保持清晰和主動的溝通。 必備資格： ● 技術技能： ○ 3-5 年以上 DevOps、基礎設施工程、SRE 或后端軟件工程相關職位的專業經驗。 ○ 在主流云平臺上管理生產工作負載的成熟實踐經驗。 ○ 豐富的“基礎設施即代碼”經驗，特別是 Terraform。 ○ 精通容器化（Docker）和容器編排（Kubernetes）。 ○ 設計、構建和管理 CI/CD 流水線（例如 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins）的實踐經驗。 ○ 扎實的后端編程語言技能，至少掌握 Python、Go 或 Node.js 中的一種。 ○ 開發和維護 RESTful API 的經驗。 ○ 具備關系型數據庫（如 PostgreSQL、MySQL）和 NoSQL 數據庫（如 MongoDB、Redis）的使用經驗。 ○ 精通用于自動化的腳本語言（例如 Bash、Python）。 ○ 具備實施和使用監控及日志記錄工具（例如 Prometheus、Grafana、ELK Stack）的經驗。 ○ 精通 Git 版本控制。 ○ 強大的分析和故障排除能力，以及主動解決問題的方法。 ● 關于您 / 心態： ○ 您對自己所做的事情以及為我們的使命做出貢獻充滿熱情。 ○ 您通過尋求專業和個人的高速成長來追求卓越。 ○ 您能跟上極快的節奏，并在動態環境中茁壯成長（以周為單位思考，而非季度）。 ○ 面對模糊性和復雜性，您具有韌性和足智多謀，并且樂于（而非忍受）變化。 ○ 您能帶來批判性思維，并敢于表達自己的觀點。 ○ 您能將 AI 工具（如 GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor 等）作為基礎工作流程的一部分進行反射性使用，以加速開發、原型設計和交付。 ○ 您能建設性地擁抱差異和分歧，以達成目標并向前邁進。 ○ 您擅長在遠程環境中以數字優先的方式工作。 ○ 優秀的英語溝通能力（書面和口頭），對于遠程協作至關重要。 優先資格： ● 有 MLOps 工具和平臺（例如 MLflow、Kubeflow、DVC）的使用經驗。 ● 具備 Python、Go、Node.js 特定后端框架的經驗。 ● 熟悉消息隊列系統（例如 Kafka、RabbitMQ）或數據流技術。 ● 有無服務器技術（例如 AWS Lambda、Google Cloud Functions）的經驗。 ● 曾在早期初創公司環境中有效工作的經驗。 ● 直接為 AI/ML 工作負載或團隊提供基礎設施支持的經驗。