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中/高级后端开发工程师（算力平台）
中/高级后端开发工程师（算力平台）
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
深圳市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
云原生
多模态
容器化
算力平台
GO
GPU
LLM
PyTorch
AI 估算 · 25k–45k
岗位涉及AI算力平台，技能要求高（K8s、Python/Go），市场稀缺，大疆薪资竞争力强，预估月薪25-45K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大疆AI算力平台的开发与优化，涉及GPU资源调度、Kubernetes集群管理以及大模型训练加速
你将与算法和产品团队紧密协作，通过技术手段提升算力利用效率，是AI基础设施的核心角色
最低要求
计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备4年及以上工作经验
熟悉Kubernetes原理与生态组件，有K8s集群部署或应用开发经验
熟练掌握Python和Go语言，具备良好的工程实现能力，能独立完成模块设计与编码
了解深度学习训练流程，熟悉PyTorch，对云原生、容器化技术有浓厚兴趣，愿意深入底层技术原理
工作职责
参与AI算力平台开发，对GPU等算力进行深入研究，负责算力作业调度、资源管理等
负责AI资产管理，深入各业务部门AI业务，实现算力赋能智能
与算法和产品团队协作，优化LLM、多模态大模型等任务，实现算力效率倍增
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI基础设施技术，如K8s、GPU调度、大模型优化，技术积累深厚
- 大疆平台稳定，资源充足，能参与大规模分布式训练系统的真实落地
- 薪资水平在行业内具有竞争力，且公司处于技术投入期，发展空间大
- 涉及底层系统与硬件，调试和性能优化难度高，需要较强的排查问题能力
- 技术栈更新快，需要持续学习新工具和框架
缺点 / 挑战
- 可能需要on-call或应对紧急算力需求，工作节奏有一定压力
- 适合对云原生和AI基础设施有浓厚兴趣，愿意深入底层技术、喜欢挑战高难度工程问题的后端开发者
角色解读
- 向AI基础设施架构师方向发展，成为算力平台的技术专家
- 横向拓展至GPU虚拟化、分布式训练框架等底层技术领域
- 可转向AI平台产品经理或技术管理岗位，兼具技术与业务视角
- 设计和开发AI算力调度系统，管理GPU等异构计算资源，提升资源利用率
- 运维和优化Kubernetes集群，为深度学习训练任务提供稳定高效的平台
- 与算法团队合作，针对LLM、多模态大模型进行性能分析和算力优化
- 精通Kubernetes原理及生态组件，具备集群部署和开发经验
- 熟练掌握Python和Go语言，能独立完成后端模块设计与编码
- 了解深度学习训练流程，熟悉PyTorch，具备云原生和容器化技术基础
申请策略
- 面试前复习K8s调度器、CSI、CNI等核心组件原理，并准备一两个性能优化案例
- 了解大疆在AI领域的业务方向，如无人机视觉、机器人等，思考算力平台如何赋能
- 突出Kubernetes相关项目经验，包括集群搭建、调度优化或自定义控制器开发
- 展示Python和Go的实际工程成果，如开源贡献或大型系统设计
- 强调对深度学习训练流程的理解，如PyTorch分布式训练或GPU性能调优案例
- 补充GPU虚拟化技术（如NVIDIA MIG、vGPU）和CUDA编程基础
- 学习主流AI训练框架（如Megatron、DeepSpeed）的底层原理
面试指南
- 对于系统设计类问题，先明确需求边界，再分模块阐述架构、关键技术点及权衡
- 对于经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 技术原理类问题，从核心概念入手，逐步深入细节，展示知识体系的广度与深度
- 请解释Kubernetes调度器的工作原理，如何实现自定义调度策略？
- 描述一个你优化过的GPU资源调度场景，面临哪些挑战？
- Python和Go在并发处理上的差异？你如何在项目中选择？
- 如何设计一个支持PyTorch分布式训练的算力平台？
- 复习Kubernetes核心组件（etcd、apiserver、scheduler、kubelet）源码级理解
职位点评
71
综合评分
AI算力平台开发，前沿技术栈，发展空间大，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适重视技术成长、追求前沿领域、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
大疆薪资在行业有竞争力，但未明确提及福利细节，补偿性动机中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
岗位技术前沿（AI算力、K8s、大模型），能深入底层，发展空间大，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、GPU、PyTorch、LLM、多模态、云原生、容器化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性或WLB，按行业惯例可能存在一定加班，生活化动机满足有限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
AI基础设施有社会价值但间接，行业高增长，但JD未强调使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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