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工作開放國家:中國
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研发效能架构师
岗位职责:
深入洞察研发流程各个环节的低效点,包括但不限于项目协同、需求管理、研发管理、质量管理、运维管理等,提出创新性的改进措施,并推动落实,提升整体研发效能。
基于不同角色的用户痛点(如产品经理、开发工程师、测试工程师、运维人员等)进行需求抽象,完成研发效能平台的整体设计、开发和优化,构建类似低代码平台的研发效能流水线。
综合分析研发效能相关数据,挖掘流程瓶颈和优化空间,解决公司在研发效能落地的实际问题,提供技术支持、培训和最佳实践指导。
设计和优化效能平台架构,确保系统的可扩展性、高可用性、稳定性以及安全性,满足研发团队的多样化需求
推动自动化工具和流程的实施,提升团队的交付效率、质量和协作能力,与研发、产品、运维团队紧密协作,制定技术策略并解决复杂问题。
任职要求:
经验与领导力:
具备 5 年以上 DevOps 相关实施经验及研发团队带队经验,熟练掌握项目管理专业知识、工具(如 Meegle 、Jira、Confluence)以及软件的设计与研发。
熟悉敏捷开发(Agile)和精益开发(Lean)方法论,能够有效推动团队协作和流程优化。
技术深度:
对通用系统架构、配置和管理有深入理解,包括但不限于基础设施即代码(IaC,如Terraform、Pulumi)、持续集成(CI)和持续部署(CD)工具(如Jenkins、GitLabCI)对AWS、云原生技术(如库伯内特斯、Docker)及站点可靠性工程(SRE)领域有一定了解,能够灵活应用云服务和容器化技术。
具备扎实的编程能力,熟练掌握至少一门后端开发语言(如 Java、Go 或 Python),熟悉前端研发技术(如 React、Vue、TypeScript 等)为加分项。
系统设计与协作:
具备较强的系统设计能力,熟悉实际研发流程,能够设计高性能、可扩展的系统架构。
具备对接产品、项目管理、研发、测试、运维等上下游的丰富经验,确保平台与业务需求的无缝衔接。
数据分析与洞察:
具备较强的数据分析能力,善于从研发效能数据中洞察问题并推动解决,能够通过 BI 工具(如 Tableau、Power BI)或自建数据分析系统优化流程。
具备基础的大数据处理能力,能够使用 NoSQL、OLAP、Flink/Spark 或其他大数据工具进行简单的数据处理和分析(不要求深入的专家级能力,但需理解大数据在研发效能分析中的应用)。
团队协作:
具备优秀的表达和沟通能力,能够清晰传递技术理念,高效协调跨部门合作
优秀的团队管理和协调能力,能够带领团队完成复杂项目,推动技术落地。
工作认真细致、积极主动,具备抗压能力,能够在高压环境中高效完成任务。
加分项:
熟悉研发效能领域的最新趋势(如 DevOps 最佳实践、效能度量指标如 DORA 指标)优先。
具备培训和知识共享经验,能够为团队提供技术指导和最佳实践。
岗位职责:
深入洞察研发流程各个环节的低效点,包括但不限于项目协同、需求管理、研发管理、质量管理、运维管理等,提出创新性的改进措施,并推动落实,提升整体研发效能。
基于不同角色的用户痛点(如产品经理、开发工程师、测试工程师、运维人员等)进行需求抽象,完成研发效能平台的整体设计、开发和优化,构建类似低代码平台的研发效能流水线。
综合分析研发效能相关数据,挖掘流程瓶颈和优化空间,解决公司在研发效能落地的实际问题,提供技术支持、培训和最佳实践指导。
设计和优化效能平台架构,确保系统的可扩展性、高可用性、稳定性以及安全性,满足研发团队的多样化需求
推动自动化工具和流程的实施,提升团队的交付效率、质量和协作能力,与研发、产品、运维团队紧密协作,制定技术策略并解决复杂问题。
任职要求:
经验与领导力:
具备 5 年以上 DevOps 相关实施经验及研发团队带队经验,熟练掌握项目管理专业知识、工具(如 Meegle 、Jira、Confluence)以及软件的设计与研发。
熟悉敏捷开发(Agile)和精益开发(Lean)方法论,能够有效推动团队协作和流程优化。
技术深度:
对通用系统架构、配置和管理有深入理解,包括但不限于基础设施即代码(IaC,如Terraform、Pulumi)、持续集成(CI)和持续部署(CD)工具(如Jenkins、GitLabCI)对AWS、云原生技术(如库伯内特斯、Docker)及站点可靠性工程(SRE)领域有一定了解,能够灵活应用云服务和容器化技术。
具备扎实的编程能力,熟练掌握至少一门后端开发语言(如 Java、Go 或 Python),熟悉前端研发技术(如 React、Vue、TypeScript 等)为加分项。
系统设计与协作:
具备较强的系统设计能力,熟悉实际研发流程,能够设计高性能、可扩展的系统架构。
具备对接产品、项目管理、研发、测试、运维等上下游的丰富经验,确保平台与业务需求的无缝衔接。
数据分析与洞察:
具备较强的数据分析能力,善于从研发效能数据中洞察问题并推动解决,能够通过 BI 工具(如 Tableau、Power BI)或自建数据分析系统优化流程。
具备基础的大数据处理能力,能够使用 NoSQL、OLAP、Flink/Spark 或其他大数据工具进行简单的数据处理和分析(不要求深入的专家级能力,但需理解大数据在研发效能分析中的应用)。
团队协作:
具备优秀的表达和沟通能力,能够清晰传递技术理念,高效协调跨部门合作
优秀的团队管理和协调能力,能够带领团队完成复杂项目,推动技术落地。
工作认真细致、积极主动,具备抗压能力,能够在高压环境中高效完成任务。
加分项:
熟悉研发效能领域的最新趋势(如 DevOps 最佳实践、效能度量指标如 DORA 指标)优先。
具备培训和知识共享经验,能够
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發布於 06 October 2025
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