系统运维工程师 北京 全职 金融 - 互联网金融 职位描述 保障生产环境系统网络的高可用性，确保业务稳定运作，迅速定位并解决故障。设计与开发自动化运维工具，推进运维工作的标准化、流程化与自动化，减少人工干预，降低误操作风险，提升运维工作效率。依据业务需求和技术发展趋势，设计具备高可靠性与可扩展性的系统网络架构方案，并持续优化现有架构以支持业务增长。评估系统性能和运行状态，建立量化指标，以数据为导向优化架构，提高资源利用率，降低成本。搭建运维管理平台，推动基础设施即代码和DevOps实践的实施。 具备强烈的责任心、自我驱动力强，关注细节，追求卓越。 职位要求 具备五年以上运维/DevOps工作经验，其中至少两年以上架构设计或运维开发经验，计算机相关专业者优先；熟练掌握Python、Shell，熟悉Django/Flask等框架，能够独立开发运维工具；熟练掌握Linux系统管理，熟悉内核调优、性能分析、安全加固等工作；熟练掌握虚拟化（KVM/VMware）、Docker、Kubernetes，具备大规模容器化集群管理经验；能够熟练运用负载均衡技术（HAProxy、Nginx、Keepalived、Pacemaker）；具备两年网络维护经验。熟悉主流厂商路由器、交换机、防火墙配置，熟悉公有云网络相关服务。具备较强的排错能力，可以通过抓包分析定位业务问题。拥有高并发低时延系统网络架构设计经验，有开源社区贡献经验者优先；熟悉阿里云、华为云或者AWS 等云平台各类产品使用和维护管理工作优先。 投递...
我们正在寻找一位 全栈工程师，参与核心 AI Agent 产品从架构设计、能力建设到生产落地的完整过程。你将参与 Web 产品、API 服务、Agent 编排系统、后台任务系统、数据层和部署流程等多个环节，和团队一起构建面向真实生产环境的 AI Agent 产品。 你将深度参与 AI Agent 系统的工程化建设，包括 Agent Loop、工具调用、任务编排、多步骤执行、上下文管理、模型路由、异步任务处理、结果持久化、错误恢复、日志追踪与系统可观测性等关键模块。这个岗位不是简单调用大模型 API，而是需要将 LLM 能力、业务流程、前后端系统和用户体验结合起来，构建可稳定运行、可持续扩展的生产级 Agent 产品。 在这个角色中，你需要理解 Agent 如何接收用户目标、拆解任务、选择工具、执行动作、处理中间状态、根据反馈继续推理，并最终产出可靠结果。你也需要关注 Agent 执行过程中的实际工程问题，例如任务超时、工具失败、重试策略、状态一致性、成本控制、并发执行、队列调度、数据追踪以及生成结果的可复现性。 你会和产品、设计、前端、后端和基础设施团队紧密协作，把 AI 能力落到真实的产品体验中。我们希望你既能理解前端产品形态和用户交互，也能深入后端服务、数据模型、任务队列和 Agent 编排系统，帮助团队搭建长期可维护、可扩展、可观测的 AI Agent 工程体系。
