这篇JD给人的第一印象就是技术细节很丰富，注重业务场景和实战排错能力，不过分强调八股文，贴合实际；其次就是强调软实力和拓展加分项，说明公司注重团队协作与知识沉淀。如果你是面试官/招聘负责人，这种写法能帮你吸引到真正合适的人才；如果你是候选人，这种JD能让你明确知道——你来不是为了修修补补，而是为了解决问题和推动系统进化。

一、基本任职条件

学历与专业

本科及以上学历，计算机、软件工程、网络工程等相关专业优先；

具备 Linux 系统或 K8s 相关认证（如 RHCE、CKA）者可放宽学历要求。

工作经验

5 年以上Linux 系统运维经验，3 年以上K8s 集群运维经验；

有大型生产环境（节点规模≥50）独立运维经验者优先。

二、核心技术能力要求

1. Linux 系统深度运维

系统管理：精通 CentOS/RHEL/Ubuntu 系统部署、内核调优（如 sysctl 参数优化）、用户权限管理及安全加固（iptables/nftables、SELinux）；

性能分析：熟练使用top、vmstat、iotop、perf等工具诊断 CPU / 内存 / 磁盘瓶颈，能针对高负载场景制定优化方案；

自动化脚本：熟练编写 Shell/Python 脚本，实现批量服务器配置同步、日志分析、故障自愈等任务。

2. K8s 集群全生命周期管理

集群搭建：独立完成 K8s 集群（Kubeadm/k3s/Rancher）规划与部署，熟悉多 master 高可用架构、节点亲和性 / 反亲和性配置；

故障处理：精通 API Server、etcd、Scheduler 等核心组件故障排查，能处理节点失联、Pod OOM、网络分区（如 Calico 跨子网通信问题）等复杂场景；

应用管理：使用 Helm/Operator 管理应用生命周期，实现 Deployment 滚动升级、StatefulSet 数据持久化、DaemonSet 节点级服务部署；

监控与调优：集成 Prometheus+Grafana 监控集群资源（CPU / 内存请求限制、Pod 延迟），配置 HPA 自动扩缩容，优化调度策略提升资源利用率。

3. 云原生与容器化技术

Docker 核心能力：熟悉镜像构建（Dockerfile）、镜像仓库（Harbor/Registry）、容器网络（Bridge/Overlay）及资源限制（cgroups）；

CI/CD 集成：使用 Jenkins/GitLab CI 实现 K8s 应用自动化发布，对接 Argo CD 等 CD 工具完成蓝绿部署、灰度发布；

存储与网络：掌握 PV/PVC、StorageClass（如 Ceph RBD/NFS CSI），配置 NetworkPolicy 实现集群内流量隔离。

三、扩展技术能力（加分项）

中间件与数据库：熟悉 Redis/MySQL 在 K8s 中的有状态部署（StatefulSet），能调优容器化数据库性能（如 CPU 限额、内存 Swap 控制）；

混合云运维：有阿里云 ACK/AKS、AWS EKS 等云厂商 K8s 服务经验，或自建 IDC 与云集群混合部署经验；

服务网格与安全：了解 Istio/Linkerd 流量治理，能对 K8s 集群进行等保 2.0 加固（如审计日志、安全上下文配置）。

四、项目经验与软技能

实战经验

主导过至少 1 个大型 K8s 项目（如电商秒杀、金融交易场景），负责集群扩容、版本升级（如从 1.21 到 1.26 跨版本升级）及性能优化；

具备典型故障处理案例，如： 解决 etcd 集群脑裂导致的元数据不一致问题；

优化 Linux 内核参数解决 K8s 节点频繁 OOM Kill 问题；

排查 Flannel 网络插件导致的跨节点 Pod 通信延迟。

软技能

强问题定位能力：能通过 Kubectl 日志、Jaeger 链路追踪、Linux 内核日志分析复杂故障；

跨团队协作：与开发团队共同制定容器化规范（如镜像制作标准、资源请求配置），输出《K8s 运维手册》《故障处理 SOP》等文档；

技术敏感度：跟踪 K8s 社区动态（如 SIG 存储、调度器优化），主动引入 NodeLocalDNS、Topology Spread Constraints 等新特性。

五、加分项

持有 CKA/CKAD、RHCA、CNCF 认证者优先；

熟悉边缘计算 K8s 集群（如 KubeEdge）、Serverless（Knative）或 GPU 调度（如 K8s Device Plugin）；

参与过 K8s 开源项目贡献（如提交 Issue、优化文档、测试新功能）。