华为AIOps招聘正在火热进行中,作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，华为在人工智能与运维领域的布局持续深化，AIOps团队致力于通过机器学习、大数据分析等技术重构传统运维模式，打造智能化、自动化的运维解决方案，此次招聘覆盖算法研发、工程开发、解决方案架构等多个方向，旨在吸引对智能运维充满热情的技术人才，共同推动企业级AIOps平台的创新与落地。
在算法研发岗位方面,招聘要求候选人具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见算法模型（如时序预测、异常检测、根因分析等）的原理与工程化实践，能够针对运维场景（如服务器监控、网络流量分析、业务性能优化等）设计定制化算法方案，岗位需要熟练掌握Python/C++编程语言，具备TensorFlow/PyTorch等框架开发经验，有大规模数据处理（如时序数据库、日志分析）背景者优先，候选人需具备良好的问题分析与解决能力，能够通过算法迭代提升运维效率，例如将故障定位时间从小时级压缩至分钟级，或实现自动化决策替代人工干预。
工程开发岗位则聚焦于AIOps平台的系统构建与性能优化,要求熟悉分布式系统架构，具备Go/Java/Python等语言的工程化开发能力，能够设计高可用、低延迟的数据处理 pipeline，岗位涉及时序数据采集（如Prometheus、InfluxDB）、实时计算引擎（如Flink、Spark Streaming）以及可视化大屏开发等技术栈，候选人需有大规模系统（如日处理百亿级指标数据）的设计与落地经验，团队重视工程质量的提升，例如通过引入混沌工程模拟故障场景，验证系统的自愈能力，或优化算法模型的在线学习效率，降低资源消耗。
解决方案架构师岗位需要候选人兼具技术理解力与业务洞察力,能够结合客户实际场景（如金融、政务、互联网等）设计AIOps解决方案，包括需求调研、方案设计、原型验证到交付落地全流程，岗位要求熟悉云原生、微服务架构等主流技术趋势，了解运维痛点的行业特性，例如金融行业对SLA（服务等级协议）的极致要求，或互联网业务快速迭代带来的运维复杂性，候选人需具备良好的跨团队协作能力，能够联动算法、研发、产品等团队推动方案落地，并持续优化客户价值。
团队福利方面,华为为AIOps人才提供具有竞争力的薪酬包（包含年薪、股票期权）、弹性工作制及全球化的技术交流平台，员工可参与华为实验室的前沿技术研究，如与高校合作的“AI for System”联合课题，或主导国际顶会（如ICML、INFOCOM）论文发表，公司提供完善的培训体系，包括内部技术沙龙、海外顶尖企业交流机会，助力员工在智能运维领域快速成长。
以下为AIOps核心岗位能力需求概览：
| 岗位方向 | 核心技能要求 | 经验要求 |
|---|---|---|
| 算法研发 | 机器学习算法、Python/C++、TensorFlow/PyTorch、时序数据分析 | 大规模算法模型落地经验，相关领域论文优先 |
| 工程开发 | 分布式系统、Go/Java/Python、实时计算引擎、数据库优化 | 日处理亿级数据系统开发经验，性能调优案例 |
| 解决方案架构师 | 云原生架构、行业运维痛点分析、方案设计、跨团队协作 | 3年以上解决方案交付经验，客户沟通能力 |
相关问答FAQs
Q1：华为AIOps团队对应届生有哪些培养机制？
A：华为为应届生配备“双导师制”（技术导师+职业导师），提供为期3个月的系统化入职培训，涵盖AIOps技术栈、企业文化、项目实战等内容，新人将参与“青苗计划”，通过轮岗机制接触算法、开发、解决方案等不同岗位，快速定位职业发展方向，团队鼓励新人参与创新项目，AI运维算法大赛”，优秀方案可直接落地产品化，并提供国际会议论文发表支持。
Q2：非计算机专业背景但具备AI/数据科学基础，是否可投递AIOps岗位？
A：可以，AIOps岗位注重跨学科能力，数学、统计、自动化等专业背景的候选人若具备机器学习、编程开发或运维场景实践经验，同样具有竞争力，数学专业学生若有时间序列预测项目经验，可投递算法研发岗；自动化专业学生若有工业互联网监控项目背景，可投递解决方案架构师岗，建议在简历中突出与运维场景相关的技术积累，如通过Kaggle竞赛展示数据分析能力，或个人项目实现故障检测模型等。
