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Retained official job evidence · ZTE

# AIOPS资深专家

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Not specifiedEmployer pay not stated in retained evidence

This evidence page preserves the observable public role details used by OpenNash Hiring Intelligence. Confirm availability and apply through the employer’s official page.
[View and apply on the official careers site →](https://app.mokahr.com/social-recruitment/zte/47588#/job/d5806de6-4637-42a6-8feb-6cee149ff29a)

## Description

岗位职责： 1、AgentOps技术体系构建 负责设计并落地“平台工程 + AgentOps”一体化运维架构，推动从传统DevOps/AIOps向以智能体（Agent）为核心的自主运维范式演进，实现故障发现、诊断、修复与验证的全流程闭环。 2、智能体全生命周期管理开发 构建智能体（Agent）的开发、部署、监控、迭代与版本控制机制，涵盖RAG增强、工具调用、记忆机制、思维链规划等能力，保障多智能体系统的稳定性与可维护性。 3、多智能体协同架构设计 基于主控Agent协调策略Agent（指挥官）、识别Agent（侦察兵）、分析Agent（侦探）、故障处理Agent（工程师）、报告Agent（秘书）等专职智能体协作，打造人机协同的“数字运维团队”，提升运维自动化与智能化水平。 4、融合6G网络与智能运维场景探索 探索AI在6G物理层波束管理、接入网负载均衡、核心网智能编排等场景的应用，构建跨层协同的“6G-AIOps”智能运维解决方案，支持网络状态实时感知、故障预测自愈与资源动态优化。 5、技术栈整合与平台能力建设 整合云原生、MLOps、LLM推理优化、安全治理等能力，构建支持资源调度异常检测、IAM权限分析、EZM弹性扩缩容等业务专属Agent的运行环境，实现从通用智能到专属闭环的能力跃迁 与团队协作完成技术难题攻关，参与系统性能优化与关键算法研发。 任职要求： 1、教育背景与经验： 计算机、通信、人工智能等相关专业硕士及以上学历，8年以上大型系统架构或智能运维平台建设经验； 熟悉DevOps、MLOps、AIOps技术体系，有实际落地经验者优先。 2、技术能力： 精通大语言模型（LLM）部署、推理优化与RAG架构，具备GPU资源调度、模型压缩与服务化部署实战经验； 掌握智能体（Agent）开发框架，熟悉AutoGPT、LangChain、BabyAGI等典型项目，了解MCP（模块上下文协议）及A2A（Agent-to-Agent）跨平台通信标准； 熟悉云原生技术栈（Kubernetes、Docker、Service Mesh），具备高可用、高并发运维平台设计能力； 具备AI/ML领域的知识与实践经验，能独立完成运维场景的模型设计与优化工作。 3、行业知识与解决问题能力： 能处理海量异构网络数据，具备日志分析、告警根因分析（RCA）、拓扑管理等AIOps典型场景建模能力； 具备优秀的问题分析与解决能力，能够快速理解复杂网络环境中的问题并提供可行的技术方案； 熟悉智能体生命周期管理方法论，包括版本控制、监控告警、安全审计与持续迭代机制。 4、软技能与团队合作： 良好的沟通与协作能力，能够跨团队协作并推动项目进展； 强烈的责任心和自驱力，具备在压力下完成高质量工作的能力。 5、加分项： 具备跨团队协作能力，能与数据科学家、网络工程师、产品团队高效协同； 对具身智能、自主AI程序员（如Devin）等新兴方向有深入思考，能推动智能体向真实环境执行任务演进； 在相关领域有论文发表、专利成果或开源项目经验者优先。

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