AI Infra平台研发工程师（大模型开发机方向）-Seed

优缺点分析

角色解读

• 从平台研发工程师成长为AI Infra领域的资深专家，深入GPU调度、分布式训练等核心技术
• 可向架构师方向演进，负责更大规模AI平台的架构设计与技术决策
• 有机会转型为团队技术Leader，带领团队攻克基础设施难题
• 设计并开发大模型开发机平台的后端系统，管理开发机的全生命周期和资源隔离
• 基于Kubernetes构建资源编排与调度体系，优化CPU、GPU等资源的分配与弹性伸缩
• 为算法研发提供云端开发体验，集成VS Code Server、SSH、Web IDE等工具
• 参与平台架构设计，提升系统稳定性、可扩展性和运维效率，并与算法、基础架构等团队协同
• 扎实的软件工程能力，精通Go、Python或C++等后端开发语言
• 深入理解分布式系统、高可用设计、服务治理等后端架构模式
• 熟悉Kubernetes生态核心机制，如Pod、Operator、调度器、CRD等
• 具备资源编排与调度经验，理解多租户隔离、弹性伸缩等技术

申请策略

• 关注字节跳动Seed团队的技术博客或开源项目，了解团队技术方向
• 准备一个体现系统设计能力的架构方案，例如开发机平台的设计思路
• 重点突出Kubernetes相关项目经验，如自研Operator、调度器优化等
• 展示分布式系统设计案例，包括高可用架构、资源隔离方案等
• 如果有机器学习平台或训练平台建设经验，务必详细描述技术细节
• 强调跨团队协作成果和复杂问题排查能力
• 深入学习Kubernetes源码，理解调度、CRD、Operator等核心机制
• 补充GPU调度和分布式训练相关知识，如NVIDIA GPU Operator、MPI等

面试指南

• 对于设计类问题，采用“需求→架构→关键设计→权衡”的结构，先明确功能和非功能需求，再给出分层架构，并说明资源隔离、调度算法等关键设计
• 对于技术原理问题，先给出核心概念定义，再解释工作机制，最后结合实际场景举例
• 对于经验类问题，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果），突出技术难度和你的贡献
• 请设计一个支持多租户的开发机平台，如何实现资源隔离和弹性调度？
• 解释Kubernetes中Pod调度器的原理，如何自定义调度策略？
• 如何处理GPU集群中的资源碎片问题？
• 描述一次你解决过的复杂线上问题，包括排查和修复过程
• 你认为AI Infra平台未来最重要的技术趋势是什么？