阿里云智能-网络运维专家-北京/杭州

负责建设边缘云的持续运维能力；

• 事前：建立并持续优化系统运维的预警机制，进行稳定性风险的分析与管控，前置梳理风险漏洞，降低风险/故障的发生率；
• 事中：建立并持续优化系统运维的监控机制，快速发现、通报、定位及处理疑难故障；
• 事后：针对疑难故障，能够快速分析、诊断、定位问题，协同开发人员解决问题；建立健全快速恢复服务机制，降低业务受损程度，确保产品、业务稳定运行；牵头问题复盘工作，通过架构优化等根治引起不可用的问题。

2、智能化/自动化运营能力建设

• 负责智能化/自动化的运维场工具能力落地开发，编写自动化运维脚本，帮助解决生产系统遇到的容量、性能、稳定性等问题，推进网络自动化运维能力建设；
• 负责精细化数据运营，通过对日常运维指标、问题、风险进行分析和研究，建立模型、计算ROI/TCO解决问题，跟踪改进优化措施落地，保证可持续运营；
• 负责高可用保障体系建设，如故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用。

3、负责维护海内外的边缘云基础设施网络；

• 全球全球骨干网、城域网、数据中心网络、光网络巡检维护以及故障定位和恢复；
• 全球互联网稳定性和质量运营，负责互联网终端用户、云厂商到阿里云互联互通质量相关的售前、售后的技术服务支持和以及质量优化所需改造优化工作；
• 全球网络运营风险管理，负责网络生命周期的风险识别、规避控制和消除，涉及架构引入测试、验收、风险防范，确保网络服务满足稳定性需求。
• 互联链路质量运营，负责网络设备光模块/AOC/DAC线缆的产品引入、质量控制、线上运营、链路故障维修支持和能力建设。

4、运营架构落地&质量优化体系建设

• 网络运维高可用标准制定、研发测试、准入测试，包括新架构引入、架构HLD、LLD讨论、运营标准制定、研发测试、准入测试；
• 制定与优化本领域内的相关新产品\新功能的的SLA协议承诺，并基于SLA要求，评审新产品\新功能的架构是否可用、安全；
• 积累网络运维最佳实践，输出运维技术文档、知识库建设等。

5、基础网络运营生命周期优化保障

• 全球网络资源建设、标准化服务开通，自动化交付能力建设&优化&提效，确保高质量网络资源交付履约；保证业务增长需求；
• 全球网络变更方案全生命周期自动化体系架构设计、技术演进改造变更实施相关业务流程、风控策略制定并落地，优化工程方案制定及自动化能力开发，完成变更方案业务逻辑在自动化体系中的编排、落地、维护，并负责变更场景常态化运营前的测试、灰度，以及变更执行和过程中的异常处理；
• 全球网络裁撤体系流程设计、方案制定，自动化落地；对接、协调其它专业团队完成网络裁撤前的准备，并负责裁撤变更执行的跟踪，处理变更执行过程中的异常，保证网络资源安全高效下线。

加分项
1.有传输系统维护经验，熟悉常见的传输组网模式、备份模式；能够对传输常见问题熟练应对；
2.熟悉CDN系统，对常见的CDN调度模式熟练掌握、掌握HTTP基本知识；
3.熟练的英语能力，能够用英语同运营商进行故障申报、问题讨论、方案沟通。

基本要求：

• 5年以上大型数据中心网络或虚拟化网络设计、建设和运维经验
• 1年及以上的运维自动化系统开发、网络架构设计经验
• 研发项目管理经验
• 对本领域（核心网、城域网、光网络、数据中心网络、互联网）的技术趋势和演进有持续的跟踪与了解
• 基本掌握网络架构设计、性能优化、稳定性优化等领域的专业能力
• 具备一定的业务线影响力和公信力，能够影响和协同跨团队的资源
• 精通系统级需求，对所负责运维的产品/系统有较深刻的理解，持续发现并分析当下问题，提出解决方案并推动落地拿到结果（独立应对XX%及以上的疑难故障问题）
• 具备复杂项目管理能力，能够从技术、运营、风险、ROI等多方面进行分析，并提出切实解决方案
• 单产品研发安全生产执行者
• 能够在单产品/中型复杂系统层面推动建立完善的研发安全生产体系，并推动落地，保障相关产品/技术/系统的可容灾、可观测、可处置、可运维、可快恢
• 熟练掌握业内主流的研发安全生产技术体系
• 具有产品级、中型复杂系统的研发安全生产经验，能够应对比较复杂的项目环境和各类突发状况，保障研发项目的平稳落地
• 具备参与研发安全演练的技术能力，是容灾演练、红蓝对抗、突袭演练等场景下的一线主力
• 具备智能化/自动化运维的理念，能够独立负责自动化运维的开发工作
• 具备业务、技术及运营的全局视角，对日常运维指标、问题、风险进行分析和研究，通过建立模型、预测风险来解决、优化和落地

‒ AI应用能力
1. 熟练掌握至少一门编程语言（Python / Java / C 等），能够独立完成从需求分析到代码交付的完整开发流程，有实际项目落地经验
2. 对 AI 技术在运维领域的应用保持敏锐的探索意识，能主动跟踪行业前沿实践，持续挖掘 AI 赋能运维提效的新场景与新可能
‒ 目标驱动以结果为导向，面对复杂或模糊的目标时，能够自主拆解为可执行的阶段性计划，并持续推进直至达成
‒ 具备跨团队协作能力，能与不同职能角色高效对齐需求、同步进展，在目标出现分歧时推动各方找到可落地的解决方案