随着5G与云计算的⼤⼒发展，如何进行更自动化的运维以管理⼤规模的服务设备，是当今云⼚商⾮常关心的问题。针对这⼀问题，全球权威的IT研究与顾问咨询公司 Gartner于2016年提出了AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)概念，即智能运维。 AIOps涉及时间序列异常检测、关联分析、语义分析等多学科领域，旨在将⼈⼯智能的能⼒与⼯业运维相结合，通过机器学习的⽅法来解决复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源调度等问题，帮助⼈们或代替⼈更好地做出决策，提⾼运维的效率。

本文为大家梳理国内各大厂优质的AIOps团队，以及他们的招聘信息。欢迎加⼊⼀起共建~

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阿里 / 腾讯 / 京东 / 拼多多 /华为 / 字节跳动 / 中兴 / 建信金科 / eBay / 必示

阿⾥巴巴数据中⼼AIOps算法团队

【招聘职位】

AIOps算法⼯程师(p6/p7/p8)

【工作职责】

数据中心⾃动化和智能化项目模型建设，开发智能化模型，具体项目内容包括但不限于：

1. 基于多维度时序数据的异常探测，定位，根因分析以及⾃动巡检

2. 数据中心各个粒度（基础设施，服务器，实例等）的能效预测及优化控制

3. 数据中心现场运维⼯单派发及整合优化等

4. 与团队中⼯程开发团队合作完成对接接口，实现⽣产系统上的智能化服务

5. 指导及培养团队中的新生⼒量，与团队共同成⻓

【Base】

杭州、北京

阿里云日志服务团队

【团队介绍】

⽇志服务（ SLS ）团队每⽇处理⼗⼏ PB 数据，服务数以万计⽤户⽇志查询+分析请求，包括整个阿⾥集团、蚂蚁⾦服、以及国内各⼤直播类，短视频，新闻媒体，游戏等⾏业 Top1 互联⽹客户。加⼊该岗位，您将有机会在国内最⼤规模实时⽇志平台上，构建各种⾯向云原生、DevOps、IoT、 AIOps、安全分析等领域的服务，研发新时代⽇志分析型产品。 【职位要求】

1. 有三年以上开发经验，有大型工程开发经验更佳

2. 熟悉 C/C++/Python/PHP/GO/LUA 中⾄少⼀种开发语⾔，及其相应开发框架下的服务端多线程、⾼并发处理技术，良好的编码习惯，包括代码整洁、重构、单元测试等对技术有强烈的进取⼼

3. 具有良好的沟通能⼒和团队合作精神、优秀的分析问题和解决问题的能⼒优先，对未知领域有快速的学习、探索和研究能⼒更佳

4. 熟悉ES、Lucene、Hbase、Kylin、Impala、Presto 等存储 /计算框架中的⼀种，阅读过源代码，有机器学习背景

【Base】杭州、上海、北京

蚂蚁集团零号计划团队

【团队介绍】

蚂蚁集团作为世界顶尖互联⽹⾦融平台，具备超⼤的业务规模以及最复杂的⾦融业务。零号计划团队致⼒于建设下⼀代⾼可靠⾼安全的⾦融级服务，进⾏相关前沿技术的探索研究与应⽤落地。零号计划团队成员来⾃国内外著名公司或毕业于国内外一流⾼校，在相关领域做出了很多有影响的⼯作，包括国际顶级会议和杂志上发表了上百篇有影响的论⽂。团队技术氛围浓厚，适合有探索精神和挑战前沿的⼈才，对于致力于从事智能运维机器学习⽅向的同学，这⾥提供业内最先进的经验，专业的指导和优质的成⻓环境。

【招聘职位】

智能运维机器学习算法专家

【职位要求】

1. 在日志和trace数据分析和自然语⾔处理等⽅向有深⼊研究和相关经验；
2. 在故障根因定位、因果推理、概率图推理、图神经网络等⽅向有深⼊研究和相关经验；
3. 在⾃动特征发掘、自动调参、强化学习、贝叶斯优化等⽅向有深⼊研究和相关处理经验；
4. 在异常检测、时序预测等具体应⽤领域有深⼊的研究和经验；
5. 能熟练使⽤深度学习框架TensorFlow、PyTorch或者⼤数据框架Spark，Flink者优先；
6. 在机器学习、数据挖掘、智能运维CCF-A类会议有相关论⽂发表者优先；
7. 有参加过KDDCup、Kaggle、AIOps Challenge等相关⽐赛经验并取得好成绩者优先。

其中1~4，满⾜⼀条即可。

【Base】

北京，杭州、上海

【学历要求】

硕⼠或者博⼠

【工作年限】

1年以上工作经验（社招）

腾讯AIOps

【团队介绍】

腾讯AIOps团队面向整个PCG数据中台，提供业务指标监控告警和根因分析能力。服务对象包括各⼤核心业务，如腾讯看点、腾讯视频、腾讯新闻、微视等业务的关键指标数据，价值传递快、数据样式复杂、发展空间大，未来有机会对整个腾讯提供AIOps能⼒。

【招聘职位】

AIOps大数据开发专家⼯程师、AIOps后台开发专家⼯程师、Tech Lead等紧急招聘

【Base】

深圳、北京

华为AI使能部

【团队介绍】

华为成⽴⼈⼯智能使能部，利⽤⼈⼯智能技术，对准华为公司海量业务场景，提升内部运作效率。AI使能AIOps：⾯向华为内部应用，提供指标异常检测、根因定位分析能力。我们拥有50+数据科学家实验室，企业级数据湖和⼤数据平台，开发及先进的AI及分析装备平台，使能AI 变现。

【招聘职位】

AIOps方向算法⼯程师、AIOps解决方案⼯程师

【Base】

杭州、深圳、西安、北京

华为计算产品线AIOps

【招聘职位】

AIOPS算法⼯程师、AIOps软件⼯程师

【职位要求】

负责华为计算产品智能运维算法和软件开发

【Base】

杭州、深圳、西安、北京

中兴AIOPS

【招聘职位】

AIops大数据算法研究员，AIops后台开发专家工程师

【Base】

上海

京东物流AIOPS

【团队介绍】

负责京东物流全国⼤规模仓储监控项⽬的AIOPS

【招聘职位】

AIOPS⼤数据算法工程师、AIOPS后台开发资深架构师、调⽤链监控资深开发⼯程师

【Base】

北京

建信⾦科智能云事业部

【招聘职位】

AIOps架构师（专家）、AIOps⼯程师、数据中⼼运维负责⼈、运维主管、安全架构师、运维架构师

【职位需求】

1. 基于海量运维数据，应用前沿AI技术，推动运维向自动化、智能化演进；
2. 负责人工智能在运维场景中的分析和算法建模⼯作，并根据分析结果，抽象平台需求，完善设计，并开发实现；
3. 负责AIOps智能运维产品的需求分析、产品设计等⼯作，并推动产品的开发和发布；
4. ⽀持AIOps智能运维平台中异常检测、故障预警、容量预测、告警聚合、根因分析、故障⾃愈以及知识 图谱等智能运维能⼒建设；
5. 跟踪业界AIOPS领域最新技术。

【Base】北京

eBay监控团队

【团队介绍】

我们是eBay的基础架构服务的监控团队，每天我们的平台接收和存储巨量的数据信号（指标，事件，⽇志，Trace），在这之上我们在寻找算法专家来分析和理解这巨量的数据，并应⽤算法来提⾼电商平台的 可⽤性和效率。

【招聘职位】

算法专家

【工作职责】

1. 分析平台的指标，事件，日志，Trace数据的关联
2. 应⽤统计模型和机器学习模型来定位不同类型的监控问题，包括异常检测，指标关联，事件根因推断
3. 进⾏机器学习的研究，应⽤前沿模型和算法进行监控数据研究有时间序列的异常检测，图算法经验优先
4. 有机器学习/计算机视觉/自然语⾔处理经验以及论⽂科研成果优先

【Base】

上海

【学历要求】

硕⼠或者博⼠

字节跳动系统技术与工程团队

【团队介绍】

字节跳动系统技术与⼯程团队的数据分析和智能运维团队期望建⽴⼀站式智能运维服务平台，利⽤数据分析和⼈⼯智能的技术对系统层⾯数据及业务运维数据进⾏深度分析及挖掘。实时预测发现影响数据中⼼稳定运⾏的⻛险因⼦，实现异常事件之后的智能⾼效⽆滞后根因分析，并极致化数据中⼼软硬件资源优化配置。并在此基础上，推⼴团队数据分析能⼒，支持更⼴泛的企业内部智能应用需求，更好的提供 精细化运维与智能企业服务。我们具有丰富的业务场景和优秀的算法团队，

【职位招聘】

AIOPS数据科学家、IOPS算法⼯程师、算法中台开发

【Base】

上海、北京

拼多多基础技术平台团队

【招聘职位】

拼多多AIOps算法⼯程师

【职位要求】

1. 本科及以上学历，计算机科学、数学、统计运筹等相关专业；
2. 精通SQL，Python等数据分析处理语⾔；熟悉Tensorflow、Caffe、Pytorch、Spark/Streaming等机器学习框架；
3. 熟悉机器学习的常⽤算法，包括但不限于回归、分类、聚类、关联规则等算法。
4. 熟悉根因分析类算法，如基于DAG图的PC算法等，能够从异常事件中挖掘出事件的关联性和因果关系；
5. 熟悉容量/流量预测类算法，能够根据现⽹历史数据预测未来若⼲星期的容量/流量变化情况；
6. 有良好的英⽂阅读能⼒和探索精神，能够跟踪业界及学术界前沿技术，并结合拼多多实际业务场景进⾏改进并落地。
7. 有AIOps领域工作经验优先

必示AIOps实验室

【团队介绍】

国际顶尖研究成果的发表机会：接触海量的真实运维数据（如机器监控数据、服务运行日志、业务监控 指标等），设计和研究数据挖掘算法，来解决大型数据中⼼和在线业务场景下富有挑战的实际运维问题 （如异常检测、根因定位、故障预测等）、产⽣业务价值、发表顶尖研究成果。

⼯业界真实应用的影响⼒：指导实力强大的⼯程化团队将前沿的⾃研算法产品化，融入必示智能运维平 台体系，在⼯业界产生巨大的真实影响⼒。

实力强劲的算法团队：⼤⽜带队，在学霸密度超⾼的公司与业内优秀团队共事，与来⾃纽约⼤学⽯溪分 校、匹兹堡⼤学、清华⼤学的多位博⼠思维碰撞，迅速进步。

【招聘职位】

算法预研⼯程师、算法研究员、算法研究员（资深）、算法研究实习⽣

【职位要求】

1. 计算机科学专业，本科及以上学历；

2. 机器学习、深度学习、数据分析等⽅向理论基础扎实；

3. 编程能⼒卓越，熟练掌握Python编程，了解程序效率优化；

4. 有数据分析经验，了解数据分析的步骤，处理过海量数据；

5. 具有学习热情和团队合作精神；

6. 加分项：参与发表过机器学习、数据挖掘等相关⽅向的CCF A类或B类⽂章，在信息学竞赛、ACM竞赛、 Kaggle竞赛中取得银牌以上奖项。

【Base】

北京