中/高级后端开发工程师（算力平台）

优缺点分析

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