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高级网站可靠性工程师 II——宾夕法尼亚州霍舍姆（混合办公）
负责 LexisNexis Life Sciences 平台的可靠性工程，重点关注 Azure、可观测性、灾难恢复和服务韧性。 该职位涵盖事件管理、自动化、现代化改造和 AI 辅助运营。
描述
- 负责生命科学 SRE 团队的日常运营
- 与 SRE 工程师和承包商共同推进可靠性和减少琐事工作量的计划
- 与高级软件架构师合作，推动流程、工具和开发策略现代化
- 在 Reed Tech 内部协调，建立共享工具、标准和实践
- 制定生命科学生产系统的服务级别目标
- 在重大事件期间担任升级处理联系人，并协助指导服务恢复
- 解决开发和生产环境中的复杂系统与应用问题
- 推进 SRE 框架建设并维护共享知识文档
- 制定灾难恢复计划
- 指导初级 SRE 工程师，并帮助其为值班职责做好准备
- 评估并推广 AI 辅助开发和运营工具
- 构建可复用的仪表板，建立可观测性标准、SLO 和错误预算
- 领导事件复盘、性能改进、无责事后分析和根因分析
- 指导可靠性、韧性模式、部署方式和恢复实践的改进
- 支持故障转移演练、生产恢复、平台现代化、CI/CD 和 SDLC 改进
- 交付运营健康报告，并为 SRE 标准提供指导
- 通过辅导、自动化和减少琐事工作量，推动可靠性实践
任职要求
- 必须是美国公民
- 成功完成背景调查并取得 Public Trust 安全许可
- 最好居住在宾夕法尼亚州霍舍姆办公室附近，以便适应混合办公安排
- 具备高级网站可靠性工程经验
- 具备 Microsoft Azure 工作经验
- 具备 Azure VM 或 VMSS、App Service、Azure Functions 以及不断扩展的 Azure Kubernetes Service 使用经验
- 具备 Azure DevOps Pipelines 使用经验
- 具备源代码管理和 GitHub 使用经验；目前正在评估 GitHub Actions
- 具备 Azure Monitor 和 Log Analytics 使用经验，Datadog 作为补充工具
- 具备 Terraform 使用经验
- 具备使用 Claude、GitHub Copilot 或 Codex 等 AI 辅助编码工具的经验
- 对将 AI 或机器学习应用于可观测性、自动化或事件响应感兴趣，或具备相关实践经验
- 能够自如地测试和评估新兴 AI 工具
- 深入掌握全栈可观测性、事件分析和性能优化
- 具备帮助工程师准备值班、指导他人、响应重大事件、开展无责事后分析和根因分析的经验
- 具备高可用系统、韧性模式、部署策略和恢复实践方面的高级知识
- 具备故障转移测试、生产恢复、基础设施即代码和配置管理工具使用经验
- 具备支持平台现代化、CI/CD、SDLC 改进和运营健康报告的经验
- 能够担任值得信赖的技术顾问，围绕标准和工具协调团队，并指导同事
- 能够推广 SRE 实践、辅导工程师、发现能力差距，并领导自动化和减少琐事工作量的工作
福利待遇
- 提供多种承保方选择的医疗、牙科和视力保险
- 提供雇主匹配的 401(k) 计划
- 员工股票购买计划
- 提供激励计划的健康福利平台
- Headspace 订阅
- 员工援助和带薪休假计划
- 短期和长期伤残保险、人寿保险及意外死亡保险、重大疾病保险和住院津贴保险
- 家庭支持福利，包括亲子和家庭照护假、收养援助及代孕福利
- 健康储蓄、医疗保健、受抚养人照护和通勤支出账户
- 每年最多可获得两天带薪假，用于参与员工资源小组活动以及为选定慈善机构志愿服务
- 弹性工作时间
- 共享育儿假
- 学习援助
- 休假机会
- 年度激励奖金