一、 核心工作职责
1. 协助团队完成私有云平台（如 Cloudpods/OpenStack/VMware vSphere）基础资源管理，包括虚拟机（VM）、云硬盘、内网子网、安全组及主流GPU服务器的创建、配置与日常巡检，整理资源台账（含GPU资源信息）并同步更新；了解主流GPU服务器型号及核心参数，配合完成GPU资源的基础状态核查。
2. 辅助开展私有云容器化环境运维，配合完成Docker镜像拉取、Harbor仓库基础管理，协助K8s集群的Pod状态查看、服务启停及简单故障排查，记录操作过程与问题；若涉及AI模型部署场景，可配合完成容器环境的基础适配。
3. 配合搭建和维护私有云监控体系，基于Prometheus+Grafana、平台内置监控工具查看资源运行状态，重点协助监控GPU服务器算力、显存及主流AI模型运行相关资源占用情况，收集监控数据、告警信息，整理故障日志。
4. 协助执行私有云数据备份与恢复工作，配合完成虚拟机快照、数据库备份及AI模型文件的基础备份操作，参与备份恢复测试，整理测试报告与操作记录。
5. 辅助推进运维自动化落地，在指导下学习使用Ansible/Python编写简单脚本，尝试实现批量命令执行、基础配置下发等重复性工作的简化；若涉及GPU资源或模型相关运维场景，可配合完成脚本的基础调试。
6. 配合整理私有云运维文档，包括操作手册、故障处理步骤、资源清单（含GPU服务器及模型相关信息）等，确保文档规范、可追溯，协助完成团队交办的其他基础运维工作。
二、 任职要求
1. 计算机相关专业（本科及以上，在校学生），具备扎实的计算机基础知识，熟悉Linux操作系统基础操作，掌握常用Shell命令。
2. 对私有云、云计算、容器化技术有浓厚兴趣，愿意学习主流私有云平台（Cloudpods/OpenStack/VMware）及核心组件（虚拟机、私有网络、云存储）；对主流GPU服务器及AI模型有基础认知者优先。
3. 了解Docker基础概念，对K8s有初步认知（如Pod、Service）即可，有校园实训、课程设计中接触容器技术或AI模型部署基础经验者优先。
4. 掌握TCP/IP协议基础，了解子网划分、安全组等网络知识，能使用ping、traceroute等工具排查简单网络问题。
5. 了解MySQL基础操作，知晓数据库备份、恢复的基本逻辑，有基础数据操作经验者加分；若了解AI模型文件存储、管理基础逻辑，可额外加分。
6. 了解主流GPU服务器（如NVIDIA系列）的基础型号、核心参数，对常见AI模型（如大语言模型、计算机视觉模型）有初步认知，愿意学习GPU资源运维及模型部署相关基础工作。
7. 学习主动性强，具备良好的逻辑思维和问题分析能力，善于沟通协作，工作认真细致，有基本的文档编写能力。
8. 加分项（非必需）：具备简单Shell/Python脚本编写基础；自学过私有云/容器/GPU相关技术；参与过校园AI项目、私有云实训项目或开源项目。
三、 核心潜力加分项
- 有校园私有云、容器化、AI模型部署相关实训项目、课程设计经验，或自学过OpenStack/VMware、GPU服务器基础操作。
- 能独立编写简单Shell/Python脚本（如批量文件处理、基础命令自动化），有脚本学习或实践记录；若有适配GPU资源、模型相关脚本编写经验更佳。
- 持有云计算/虚拟化入门级认证（如VMware VCA、阿里云ACA），或参与过AI、云计算相关技术竞赛。
- 熟悉Prometheus、Grafana基础使用，有搭建简单监控面板（含GPU资源监控）的实践经验（含自学实践）。
- 了解云原生基础工具（如Jenkins）、私有云安全基础常识，或对主流AI模型部署流程有基础了解，对技术有清晰的学习规划。