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我们在寻找怎样的人才 (Who we are looking for): ・具备创新思维和着眼于未来的远见。 ・乐于与团队同事及广泛的技术社区协作。 ・Work Smart, Play Smart! 你将负责的工作 (What you'll do): ・负责支撑 AIOps 体系的海量运维数据底座建设，作为多源运维数据采集、清洗、标准化、存储、检索和质量治理的核心承担者。 ・负责全面接入 Metrics、Logs、Traces、Alerts，以及 CMDB、Kubernetes、ITSM、变更记录和执行记录等多源数据。 ・建设高吞吐的流批一体数据管道，制定并落地统一的实体 ID 映射与时间标准化规则。 ・完成复杂的日志解析前处理、Trace 数据清洗、全局标签治理、AI 样本构建，并建立完整的数据血缘记录体系。 ・面向算法层和智能体（Agent）层，提供稳定、低延迟的在线特征服务、向量检索和知识图谱查询接口。 如果你具备以下条件，你将是合适的人选 (You'll be a good fit if you have/are any of below): ・拥有计算机科学、软件工程、数据科学、信息技术或相关领域的学士及以上学位。 ・在数据平台工程、大数据开发或智能运维（AIOps）数据基础设施方面具备扎实的实战经验。 ・具备以下任何一项专业知识和经验者将获优先考虑： ・熟悉大数据处理与 ETL/ELT 架构，精通 Flink、Spark 等主流流批计算引擎。 ・熟悉可观测性标准与采集生态（如 OpenTelemetry、Prometheus），及主流日志检索引擎（如 Elasticsearch、ClickHouse）。 ・熟悉多模态数据存储方案，包括时序数据库（TSDB）和对象存储。 ・具备 Milvus、Pinecone 等向量数据库的实战经验。 ・熟悉 Neo4j、JanusGraph 等图数据库的建模与查询优化。 ・具备完善的数据质量监控体系建设经验，以及企业级数据加密与脱敏技术。 ・具备出色的逻辑分析能力和解决复杂问题的能力。 ・将根据申请人的相关工作经验分配至不同的核心项目。 ・能够展示 AI 相关知识，或有在工作中使用生成式 AI 工具（Generative AI tools）经验和能力的候选人将获优先考虑。