基础平台负责人

优缺点分析

角色解读

• 在技术管理上深耕，未来可晋升为技术总监、基础架构VP，负责更大范围的平台与团队
• 向AI基础设施专家发展，结合医疗场景深入AI Infra，成为行业技术专家
• 横向拓展至业务技术架构或CTO方向，参与公司整体技术战略规划
• 规划和维护公司核心基础设施，包括API网关、消息队列、缓存、可观测平台，确保日均十亿级API调用的稳定性与资源效率
• 主导AI Infra平台建设，管理GPU算力，落地AI网关、Agent平台，推动基础平台智能化演进
• 制定技术架构规范与服务治理策略，推进监控告警与故障应急体系，提升研发效能
• 管理8人技术团队，负责招聘、培养和技术梯队建设，打造高效的团队文化
• 精通Java、Python、Go或C++之一，深入理解Spring Cloud/Dubbo等微服务框架及RocketMQ、Kafka、Elasticsearch、Redis等中间件
• 有大规模分布式系统设计、运维和稳定性治理经验，具备成本优化意识
• 熟悉云原生技术栈，了解GPU调度、vLLM/SGLang等AI推理框架，对AI Infra有实践经验
• 具备团队管理能力，能有效平衡技术理想与业务诉求，推动跨团队协作

申请策略

• 提前了解平安好医生的业务模式和技术栈，面试中展示对医疗场景的理解
• 准备一个技术规划案例，展示如何从当前架构演进到AI驱动的基础设施
• 突出大规模分布式系统的设计、运维和稳定性治理案例，强调具体数据（如QPS、可用性、成本优化）
• 详细描述技术团队管理经验，包括团队规模、招聘培养、项目推动成果
• 如果有AI Infra、云原生或开源贡献经历，务必重点展示
• 强调对业务的理解，以及如何平衡技术方案与业务需求
• 系统学习AI推理框架如vLLM、SGLang和GPU调度技术
• 深入研究1-2个开源中间件的源码（如RocketMQ、Redis），提升源码级理解

面试指南

• 针对系统稳定性问题，采用STAR原则：情景、任务、行动、结果，重点描述技术方案和数据指标
• 对于平衡技术理想与业务诉求，强调沟通、分阶段推进、用数据说服
• 对于AI Infra规划，从资源层（GPU）、平台层（训练/推理）、应用层（AI网关/Agent）分层阐述
• 请描述你管理过的最大的分布式系统，如何保证稳定性？
• 你如何平衡技术理想与业务诉求？举例说明
• 你对AI Infra的理解是什么？如何规划一个企业的AI基础设施？
• 如何处理团队中技术债务与业务交付的冲突？
• 谈谈你所理解的微服务治理，以及在实际项目中的应用