岗位职责： 岗位定位 负责 LLM 推理服务全链路的稳定性，让模型、框架、Router、网关等每个环节都处于可控、可观测、可回滚、可恢复、可容灾的状态；通过持续容灾演练和自研工具/系统，持续提升推理系统的可靠性与运维效率。 职责 1. 负责推理服务的部署与发布稳定性：建立覆盖模型/框架/Router/网关的可观测、灰度、回滚、恢复机制，对推理服务的可用性与核心SLO（TTFT/TPOT/成功率）负责。 2. 建设和维护推理全链路监控体系：从推理、网络、Workload 三个维度建设黄金指标与看板，能从网关 → Router → Runtime → GPU/NCCL逐层下钻定位问题。 3. 承担 On-call，作为 P0/P1 故障 IC 主导定位、止血、恢复与复盘，持续压降 MTTR。 4. 制定并执行容灾演练计划：覆盖多 AZ/多集群故障转移、GPU/NCCL/网关/Router 等故障注入，推动发现的韧性缺陷闭环修复。 5. 开发和迭代运维工具/平台（如一键切流/回滚、自动巡检、自愈规则、故障注入平台、容量与流量水位看板），提升运维自动化率。 6. 负责容量与水位管理：基于流量趋势和 workload 特征做容 7. 编写 Runbook、Postmortem 与故障案例库，沉淀诊断方法与工具。 任职要求： 必须满足： - 计算机相关专业本科及以上，3 年以上 SRE / 运维开发 / 稳定性相关经验。 - 熟练使用 Kubernetes：有实际的 K8s 集群运维或平台使用经验（Pod/Deployment/Service/HPA/调度/排障）。 - 有 SRE 方法论实践：On-call 机制、监控告警、SLO/错误预算、故障应急响应。 - 具备工具/系统开发能力：熟练使用 Python 或 Go 编写运维工具、自动化脚本或平台。 加分项： - 有维护推理服务或相关 AI 系统的经验，了解推理链路（模型）及核心组件。 - 了解 GPU 与推理框架（vLLM/TRT-LLM/SGLang 等）基本原理，能看懂推理与 GPU 指标。 - 有混沌工程/容灾演练的组织与落地经验。 - 有 Prometheus/Grafana/OpenTelemetry 等可观测性栈的建设经验。 - 有多集群/多 AZ 容灾、K8s Operator/Controller 开发经验

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