薪酬数据建筑杭州监控运维工程师
建筑建设需求量小

杭州监控运维工程师

监控运维工程师是负责监控和维护计算机系统、网络和软件应用程序运行稳定性的专业人员。他们通过使用监控工具和系统,定期检查系统和应用程序的运行情况,并及时发现和解决异常情况,以确保系统能够持续稳定地运行。监控运维工程师需要具备良好的技术能力,包括熟练掌握计算机网络和操作系统的知识,以及对监控工具和系统的运用能力。此外,他们还需要具备分析和问题解决能力,能够快速、准确地识别和解决系统故障和性能问题。监控运维工程师通常在大型企业、互联网公司、数据中心等组织中发挥作用,是确保IT系统正常运行的重要岗位。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 江苏省
  • 湖北省

平均月薪

¥7800

中位数 ¥0 | 区间 ¥6700 - ¥9000

数据来源:样本数量过少,仅供参考;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

83.3% 人群薪酬落在 0-8k

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三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1:工作年限

应届
1-3年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
本科

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
8¥16800¥3900
67
5¥21300¥6800
40
6¥8700¥7100
30
6¥7200¥3200
22
5¥13000¥2600
20
6¥7800¥3800
10
5¥8000¥5700
0

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 江苏省
  • 湖北省

6月新增岗位

4

对比上月:岗位减少1

数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限月度新增职位数职位占比数
应届4
50%
不限经验4
50%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

监控运维工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地监控运维工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 广州
19.5%8 个岗位
#2 杭州
14.6%6 个岗位
#3 南京
14.6%6 个岗位
#4 北京
14.6%6 个岗位
#5 上海
12.2%5 个岗位
#6 武汉
12.2%5 个岗位
#7 深圳
12.2%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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杭州学历不限1年以下

1. 协助工程师进行公有云/私有云/基础设施平台日常运维、监控及故障排查。

2. 配合完成云资源配置、优化及备份恢复工作,保障平台稳定运行。

3. 协助维护云平台相关设备,学习云运维策略及规范的落地执行。

4. 学习云运维相关工具和技术,整理运维日志及相关文档资料。

二、任职要求

1. 计算机、网络工程等相关专业本科及以上在读,了解公有云/私有云基础概念。

2. 熟悉Linux系统基础操作,了解阿里云、腾讯云等公有云产品者加分。

3. 细心负责,具备较强的故障排查能力和逻辑思维,对运维工作敏感。

4. 学习能力强,有责任心,具备良好的团队协作和沟通协调能力。

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3、能熟练运用0ffice办公软件、CAD软件优先;
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5、熟悉钢结构相关规范、规程。工作地点:根据项目情况确定,能够接受外派。联系人:刘先生联系电话:0571-82645988-8278 邮箱:hxss82645988@163.com

1.协助编制设计任务书,跟进设计单位出图进度。
2.协调内外部意见,审核图纸并跟踪修改。
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2.图纸审核: 协助审核装饰施工图、节点大样图,核对与机电、建筑的图纸叠加,整理审核意见。
3.物料管理: 参与装饰材料的初步选型、封样及后续的现场效果复核工作。
4.现场协调: 巡查施工现场,协助解决设计落地问题,确保设计效果实现。
5.资料整理: 收集整理设计资料、材料样本、技术规范等,建立并维护设计资料库。

1.深入一线,全过程参与完整项目开发,积累完成项目操盘经验。
2.通过对工程技术、合作伙伴(施工方、监理方、材料设备供应商等)的管理,确保项目工程质量、进度、安全、成本目标达成。

1.辅助方案设计与表达,包括:基础的图纸绘制,模型制作,资料收集以及文本制作工作;2.协助技术图纸绘制,根据规范,修改.深化图纸模型;3.团队协作.跨专业配合;参与项目设计进度全过程把控。

1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。

2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署,应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题,保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。

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