数据库架构师-基础设施

优缺点分析

角色解读

• 向技术专家（数据库方向）或架构师（基础设施）深耕
• 横向拓展AI-Infra、云原生等领域
• 可转向技术管理，带领团队
• 负责数据库架构设计与优化，制定物理部署和应用架构方案，推动项目落地
• 研究数据库新技术（新硬件、新架构），提升系统性能与稳定性
• 排查数据库、OS、网络等问题，保证服务连续性
• 利用AI工具辅助开发，创建Agent提升效率
• 精通MySQL、NoSQL等数据库原理与大规模运维经验
• 熟悉K8s、硬件、网络、操作系统等基础设施
• 了解大模型与Agent应用，能开发AI工具
• 具备项目管理和跨团队协同能力

申请策略

• 准备一个数据库+AI结合的项目复盘
• 了解字节跳动的技术栈和业务场景
• 突出大规模数据库运维和架构设计案例
• 展示AI相关项目经验（如AI工具、Agent应用）
• 强调K8s、云原生等基础设施技能
• 体现项目管理和推动能力
• 学习AI-Infra架构，如GPU集群、分布式训练
• 掌握大模型应用开发，如LangChain

面试指南

• 结合业务需求、性能指标、成本分析
• 从实际案例出发，讲背景、方案、结果
• 展示系统性思维和问题解决能力
• 你如何设计一个支撑千万级QPS的数据库架构？
• 数据库与AI-Infra结合的场景有哪些？你如何处理？
• 描述一个你主导的数据库迁移或升级项目
• 如何利用Agent自动化数据库运维？
• Kubernetes环境下如何优化数据库性能？