This guide aggregates interview materials across operations, DevOps, observability, and AI Ops domains.
大家好,我是潘海涛,14 年 IT 从业,服务过制造、金融、运营商和互联网。技术上以 Linux / Kubernetes、Terraform/Ansible、Docker 与 DevOps 为主,长期做可观测与性能优化。 我的履历: 1. 从中标软件做 Linux 移植与 RPM 自动化起步; 2. 在浪潮、知道创宇做大规模运维与自动化;在深度/统信参与 Deepin Server 产品化; 3. 进入云原生后,在灵雀云交付银行容器平台,在 UCloud负责上云与混合云方案; 4. 随后在华讯为罗氏落地 Terraform+GitOps+Datadog;在特斯拉上海做 SRE 规范 CI/CD 与应用运维; 5. 近期在云杉面向客户做 NPM/APM、eBPF 与 K8s 性能与故障定位。 我的职业路线是“从 Linux 基座 → 容器/公有云 → 企业级 IaC/DevOps → 全栈可观测”,当前聚焦 LLM-OPS:把观测数据与 RAG / AI Agent 结合,形成面向可靠性的自动化闭环,帮助团队更快、更稳地交付。
(备选 20 秒极简版) 14 年 IT:Linux/K8s/IaC/DevOps → 可观测。经历横跨 Deepin、Alauda、UCloud、罗氏项目、特斯拉 SRE、云杉技术支持。现在专注 LLM-OPS,把 RAG/Agent 接到可观测体系,做“更快更稳”的自动化运维闭环。
近几段变动都是组织优化、项目收缩导致的平台岗合并/裁撤,和绩效无关。我每次都把交付与交接闭环,现在更关注贵司的 K8s/IaC/可观测平台能让我立刻创造的价值。这个话题我已完整回答,且与绩效无关。若没有其他关于岗位匹配的问题,我建议进入个人项目经历,看看与贵司需求的贴合度。
英文快挡(外企/海归面)
Polite-firm:
I’ve fully addressed the reason—it was org restructuring and platform consolidation, not performance. If there are no further fit-related questions, I suggest we move to my project track record and see how it maps to your needs.