算法-智能运维方向(J17885)

工作职责 ​1. 算法研究与实现：​​ 参与智能运维核心算法的研发、实验和调优，包括但不限于： •​时间序列分析：​​ 对监控指标（CPU、内存、流量等）进行异常检测、趋势预测和聚类分析； •​故障根因分析：​​ 研发基于图算法、因果推断等技术的根因定位模型，快速 pinpoint 问题源头； •​故障影响面分析：​​ 构建服务拓扑图谱，研发传播推理算法，精准评估故障影响范围； •​日志与事件分析：​​ 利用NLP和聚类算法对海量日志进行模式挖掘、异常识别和智能聚合； 2. ​数据 pipeline 构建：​​ 与数据工程师协作，处理和分析海量时序数据、日志数据、链路数据等，为算法模型提供高质量的数据输入； 3. ​模型部署与优化：​​ 将算法模型产品化，推动模型在线上环境的部署、A/B测试和持续迭代优化，并监控其线上表现； 4. ​技术调研与创新：​​ 跟踪智能运维领域（AIOps）的最新学术进展和工业实践，将前沿技术应用于实际业务场景，解决真实世界的难题。 任职资格 1. 硕士及以上学历优先，计算机科学、软件工程、人工智能、数学、统计学或相关专业； 2. 扎实的机器学习基础，深入理解常见算法（如线性模型、树模型、聚类、深度学习等）的原理和适用场景； 3. 具备优秀的数理逻辑和数据结构基础，良好的编程能力和算法思维。 4. 熟练掌握 ​Python、熟练使用 ​SQL​ 进行数据操作； 5. 有智能运维（AIOps）、可观测性、时间序列分析等相关项目经验或实习经历； 6. 在国内外顶级算法竞赛（如 Kaggle, ACM-ICPC, 天池等）中取得优异成绩； 7. 有高质量的技术博客、开源项目贡献或论文发表经历； 8. 对Linux操作系统、网络、分布式系统等基础知识有较好理解。