AI计算基础设施工程师-基础技术

优缺点分析

角色解读

• 横向扩展：向AI基础设施架构师或系统架构专家发展，设计更大规模集群
• 纵向深入：深耕底层技术（如GPU虚拟化、网络优化），成为领域权威
• 管理路线：带领基础设施团队，负责技术决策和团队管理
• 设计并建设以GPU为核心的AI计算集群，涵盖计算、网络、存储和调度系统
• 与算法团队合作，通过硬件拓扑优化和并行策略提升模型训练/推理性能
• 基于Kubernetes开发资源管理平台，实现多租户隔离、弹性伸缩和任务调度
• 进行性能分析、故障定位和成本优化，平衡性能、可靠性与成本
• 精通Kubernetes集群管理，具备开源系统开发和性能优化经验
• 熟悉LLM等大模型原理，参与过训练或推理基础设施研发
• 扎实的Linux系统编程能力，了解内核、存储、网络或GPU驱动

申请策略

• 提前了解字节跳动在AI基础设施方面的公开技术（如ByteDance AI Systems），面试中展现匹配度
• 准备一个系统设计案例，例如如何设计一个支持万卡GPU集群的调度系统
• 突出你管理Kubernetes集群的实际项目，包括规模、性能优化成果
• 展示参与过的大模型训练或推理项目，说明你的具体贡献（如加速比、资源利用率）
• 强调Linux系统调优、网络或存储方面的底层开发经验，最好有性能分析数据
• 深入学习LLM推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）和训练框架（如DeepSpeed、Megatron）
• 补充GPU驱动或RDMA网络相关知识，了解主流硬件拓扑（如NVLink、InfiniBand）

面试指南

• 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰描述项目背景和你的贡献
• 对于系统设计题，从需求分析出发，考虑功能性（调度、隔离）和非功能性（性能、可靠性），给出层次化方案
• 如何设计一个支持万卡GPU集群的Kubernetes调度系统？
• 大模型训练中常见的性能瓶颈有哪些？如何优化？
• 请描述一次你排查和解决生产环境GPU集群故障的经历
• 你如何评估和选择不同的网络架构（如IB vs RoCE）来支持分布式训练？
• 复习Kubernetes调度器扩展机制、GPU拓扑感知调度、NVLink等知识
• 准备1-2个完整的性能优化案例，包括问题定位、优化方法和效果数据