机器学习平台存储研发工程师-Data AML

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为存储系统或分布式系统领域的专家，架构大规模存储平台
• 横向扩展：可转向ML platform、AI Infra等方向，覆盖更多基础设施领域
• 管理方向：从IC逐步成长为技术Leader，带领存储团队
• 设计并开发机器学习场景下的多层级存储系统，融合显存、内存、分布式磁盘等多种存储介质
• 优化数据在训练和推理流程中的流动效率，实现近计算缓存与远端大容量存储的协同
• 在Kubernetes集群上部署和管理存储组件，保障高可用与稳定性
• 参与多机房、多云的容灾与数据摆放策略设计
• 精通C++/Go/Python至少一种语言，熟悉Linux系统编程
• 深入理解Kubernetes及其存储生态，如PV、CSI
• 掌握分布式系统原理（一致性、容错、负载均衡等），有实际开发经验
• 了解主流ML框架和推理引擎，如PyTorch、vLLM

申请策略

• 面试前了解字节跳动AML团队的技术博客和开源项目，展示热情
• 准备一个完整的分布式系统设计案例，包括架构、选型、性能分析
• 突出分布式系统设计项目经验，尤其是存储系统或缓存系统相关
• 展示Kubernetes使用和存储插件开发的经历，如CSI Driver实现
• 强调在机器学习训练/推理场景下的性能优化案例，如数据加载、梯度通信等
• 列出熟悉的技术栈：C++/Go、Kubernetes、分布式文件系统等
• 深入学习Kubernetes存储生态，动手实现一个简单的CSI Driver
• 了解主流分布式缓存系统（如Alluxio、JuiceFS）的架构和原理

面试指南

• 从需求出发：明确训练/推理的数据访问模式（顺序/随机，读/写比，延迟敏感度）
• 分层设计：区分热/温/冷数据，利用不同介质的性能差异，设计缓存策略
• 工程细节：考虑元数据管理、数据迁移、容错机制，以及Kubernetes集成
• 请设计一个多级存储系统，用于大模型训练，如何做数据生命周期管理？
• Kubernetes中PV和PVC是如何工作的？如何实现一个自定义CSI Driver？
• 在分布式存储中，如何处理数据一致性和故障恢复？
• 在训练场景下，如何优化数据读取性能，减少GPU空闲等待？
• 你对Alluxio或JuiceFS这样的缓存系统了解多少？谈谈它们的优缺点