公有云机器学习系统工程师-调度方向

优缺点分析

角色解读

• 深耕调度领域，成为集群资源管理与调度架构师，主导下一代调度系统设计
• 横向扩展至AI基础设施全栈，涵盖训练平台、推理引擎、异构计算等方向
• 在字节跳动内部可晋升为技术专家或团队负责人，带领团队攻克调度难题
• 设计并实现大规模机器学习资源调度系统，管理GPU/CPU/存储等异构资源的编排与分配
• 优化多租户隔离环境下的调度策略，支持离线训练和在线推理等混合负载的高效运行
• 深入Kubernetes、Docker等云原生技术，解决资源碎片、潮汐调配、QoS保障等复杂调度问题
• 扎实的编程能力：精通Go/Java/Python至少一门语言，熟悉算法与数据结构
• 云原生技术栈：深入理解Kubernetes架构，熟悉Docker/Containerd等容器技术，有云原生系统开发经验
• 分布式系统知识：掌握分布式原理，参与过大规模分布式系统的设计与维护
• 机器学习框架基础：了解TensorFlow/PyTorch等主流框架，能配合调度需求调优

申请策略

• 面试前了解火山方舟平台的技术架构和业务场景，在面试中能结合具体问题讨论调度优化思路
• 准备好系统设计面试题，例如设计一个多租户集群调度系统，重点说明资源碎片、抢占、弹性等问题的解决策略
• 突出分布式系统相关项目，特别是大规模集群调度、资源管理经验，用量化成果体现（如集群规模、资源利用率提升百分比）
• 展示对Kubernetes生态的深入理解，如贡献过开源社区、定制过调度器、开发过Operator等
• 强调编程能力和系统设计能力，最好附上以前设计过的系统架构图或技术博客
• 若有不足，可系统学习Kubernetes调度源码（如kube-scheduler、Volcano），尝试阅读并提交PR
• 补充GPU相关知识：CUDA编程、GPU调度策略（如MIG、时间片），以及RDMA网络原理

面试指南

• 从场景分析入手：明确约束条件（多租户、异构资源、混合负载），然后提出方案，分点描述核心机制，最后评估优缺点
• 结合开源生态：提及Kubernetes标准组件、Volcano、Katalyst等，说明如何借鉴和定制
• 量化思维：在设计中提及指标（如资源利用率、调度延迟、抢占成功率），体现工程落地能力
• 请描述Kubernetes调度器的默认调度流程，如何为GPU任务实现自定义调度策略？
• 在多租户环境下，如何保证资源隔离的同时提高整体利用率？请设计一个Quota治理方案
• 你如何理解Volcano调度框架？它与默认调度器相比有什么优势？
• 请解释资源碎片产生的原因，并给出减少碎片的调度算法思路
• 在离线混合部署场景下，如何在线任务不受到影响的前提下，充分利用空闲资源运行离线任务？