智能運(yùn)維（AIOps）該行業(yè)整合了人工智能應(yīng)用和傳統(tǒng)信息技術(shù)的運(yùn)行和維護(hù)，希望通過自動化和智能化來提高IT系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。在這個快速發(fā)展的領(lǐng)域，包括各種專業(yè)職位，以下是三個主要職位、職責(zé)和標(biāo)準(zhǔn)的簡要描述：

AIOPS解決方案的設(shè)計、部署和維護(hù)，以自動化IT運(yùn)維過程。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對大量IT運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測和避免潛在問題。

開發(fā)和優(yōu)化算法，提高事物響應(yīng)的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。

具備計算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)或相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)位。

最少熟練一種編程語言(如Python)、Java）。

對機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)技術(shù)有深刻的了解。

解決問題的能力和創(chuàng)新思維能力都很好。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和人工智能應(yīng)用，對復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式進(jìn)行分析和解釋，從而改進(jìn)IT運(yùn)維的決策過程。

開發(fā)預(yù)測模型，以識別技術(shù)性能問題和安全威脅。

與AIOPS工程師合作，將數(shù)據(jù)科學(xué)模型集成到AIOPS平臺上。

開展數(shù)據(jù)挖掘，尋找改進(jìn)IT運(yùn)維和工作流程的新機(jī)會。

具備數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的高學(xué)位。

熟練各種數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，如R、Python、SQL和TensorFlow。

強(qiáng)大的分析和量化問題解決能力。

有效的溝通方法可以向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜的分析數(shù)據(jù)。

對AIOPS解決方案實施項目進(jìn)行規(guī)劃和管理，確保項目按預(yù)算按時完成。

和諧跨部門團(tuán)隊(包括IT運(yùn)維、程序開發(fā)和業(yè)務(wù)分析師)實施和維護(hù)AIOPS平臺。

監(jiān)督施工進(jìn)度，處理工程實施過程中的問題。

評估AIOPS項目的效果，確保達(dá)到設(shè)定的業(yè)務(wù)目標(biāo)和ROI。

在項目管理、信息技術(shù)或相關(guān)領(lǐng)域具備學(xué)位。

有PMP或其他項目管理專業(yè)認(rèn)證者優(yōu)先。

具有較強(qiáng)的組織、領(lǐng)導(dǎo)和溝通能力。

了解IT運(yùn)維流程、人工智能應(yīng)用及軟件開發(fā)生命周期（SDLC）。

這些職位反映了智能運(yùn)維領(lǐng)域的跨學(xué)科技能要求，包括技術(shù)、管理和分析能力。隨著AIOPS技術(shù)的不斷發(fā)展，這些職位的職責(zé)和規(guī)定將逐步改變，以滿足新的技術(shù)開發(fā)和項目需求。