主机网络数据面研发工程师/专家-火山引擎

优缺点分析

角色解读

• 技术深度方向：成长为云网络领域架构师，主导下一代网络虚拟化技术研发
• 技术管理方向：积累经验后转向技术负责人或团队管理岗位，带领团队攻坚核心技术
• 跨领域发展：结合AI基础设施趋势，向数据中心网络、高性能计算等方向拓展
• 负责火山引擎云主机网络vSwitch转发面架构设计，涵盖网络虚拟化、DPU软硬结合、RDMA网络等底层技术
• 跟踪业界前沿技术趋势，制定云网络创新技术路线并协同产品团队推动新技术落地
• 参与高性能网络方案的设计与优化，支撑大规模GPU集群和LLM训练等场景的网络需求
• 精通RDMA、NCCL、MPI等高性能网络协议及GPU大规模组网方案
• 深入理解TCP/IP协议栈、常见网络虚拟化协议（VxLAN/BGP/OpenFlow）及Linux内核网络组件
• 具备OVS、DPDK、DPU网络卸载等实际项目经验，熟悉云网络VPC、LB、NAT等产品架构
• 掌握LLM训练推理框架的网络需求，能将业务需求转化为技术方案

申请策略

• 申请前深入了解火山引擎的网络产品体系（VPC、LB、NAT等），思考自身经验如何匹配
• 关注字节跳动技术博客或开源项目（如Open vSwitch），展示对技术社区的热情
• 突出高性能网络（RDMA/NCCL）项目的实际经验，包括架构设计、性能优化和落地成果
• 详细描述DPDK/OVS/DPU相关项目中的技术难点和你的贡献，用数据说明效果
• 体现对LLM训练网络需求的理解，例如参与过GPU集群组网或大模型训练支持项目
• 强调Linux内核网络模块的调试和优化经验，如TCP/IP协议栈、bridge/iptables等
• 补充DPU编程（如NVIDIA BlueField、Intel IPU）的实践经验，目前JD特别强调
• 学习eBPF技术，了解其在网络观测和性能优化中的应用，提升竞争力

面试指南

• STAR法：先描述项目背景和目标，然后说明你的具体职责和行动，最后给出可量化的结果（如延迟降低30%）
• 对比分析法：在回答优化问题时，先列出优化前的问题，逐步展开改进步骤，最后对比前后指标
• 架构思维法：遇到设计问题，从整体架构出发，分层阐述考虑因素（性能、可扩展性、兼容性等）
• 请详细描述你参与过的一个RDMA网络项目，包括架构设计、遇到的挑战和解决方案
• DPDK和OVS结合时，如何进行性能优化？请举一个实际案例
• 在大规模GPU训练场景中，如何设计和优化网络拓扑以降低通信延迟？
• Linux内核中网络数据包的收发包路径是什么样的？如何用eBPF进行监控？
• 请谈谈你对DPU在云网络中的角色和未来发展的看法