负责内容： 1.可观测平台架构搭建 基于阿里云 ARMS（应用实时监控服务）、SLS（日志服务）、Prometheus、 Grafana、百炼等产品搭建统一的云原生可观测平台。 2.监控体系维护 负责实施基础设施层（IaaS）、容器层（K8s）、应用层（APM）的全 栈监控日常运营。 配置自定义 Dashboard、告警规则、告警收敛与升级策略，降低 MTTR。 3.日志与链路追踪 基于 SLS 搭建集中式日志采集、存储、检索与分析平台，实现跨云日志 统一查询。 分布式链路追踪（Tracing）落地，覆盖核心服务调用链，支持故障快速 定位。 4.可观测数据治理 制定监控指标、日志规范、Trace 埋点标准，与研发团队沟通规范接入。 优化数据采集成本与存储效率，平衡可观测深度与成本。 5.故障响应与稳定性保障 建立基于可观测数据的 On-Call 响应机制与 SLO/SLI 体系 参与重大故障复盘，通过可观测数据驱动根因分析与改进 6.工具与自动化 开发 FC 函数计算，实现可观测组件的自动化部署与配置管理

资深工程师的必备条件： 5 年以上云平台运维相关经验，熟悉基本云产品和组件 熟悉阿里云可观测产品体系：ARMS（应用监控/Prometheus 监控/前端 监控/云拨测）、SLS 日志服务、Grafana 服务、阿里云告警管理 熟悉 Azure 云平台，具备 Azure Monitor、Log Analytics、Application Insights 等使用经验 熟悉 Prometheus 生态（PromQL、Exporter 开发、Alertmanager、 Thanos/VictoriaMetrics 等） 熟悉 Kubernetes 监控方案（kube-state-metrics/node-exporter 等） 具备日志采集架构经验（如 OT、eBPF 探针） 加分项： 有 Azure + 阿里云混合云可观测体系建设经验 熟悉 OpenTelemetry 标准，有 OTel Collector 部署与配置经验 具备大规模（千节点级）K8s 集群监控实战经验 有 SLS SPL 查询优化、日志告警编排经验 了解 eBPF 技术及其在可观测领域的应用 熟悉 AI 监控相关的落地产品经验