云原生高级研发工程师（J100116）

优缺点分析

角色解读

• 在百度云原生团队深耕AI基础设施，成为技术专家或架构师，主导关键项目的技术选型与演进
• 可向AI Infra、云原生架构师或技术Leader方向发展，参与更广泛的企业级云产品规划
• 通过开源社区贡献和学术交流，提升个人技术影响力，未来可跳槽至其他大厂或创业公司
• 设计并开发云原生AI基础设施，包括Kubernetes容器引擎和Serverless平台，提升集群弹性和智能运维能力
• 负责AI训练与推理场景下的云原生底座优化，如GPU调度、网络通信加速、容器镜像分发等
• 参与开源社区，推动百度云原生技术影响力，探索业界最新技术方向
• 精通Kubernetes原理与二次开发，有大规模集群稳定性优化经验
• 掌握Go/Python等语言，熟悉操作系统与网络原理，具备分布式系统设计能力
• 了解AI框架（PyTorch等）和GPU异构计算，或有容器镜像分发加速经验

申请策略

• 在简历中明确体现技术关键字，如K8s、GPU虚拟化、P2P镜像分发等
• 提前了解百度智能云的产品矩阵（如CCI、CAE），在面试中展现对业务的兴趣
• 突出Kubernetes二次开发和集群优化经验，尤其是与AI工作负载相关的项目（如GPU调度、分布式训练）
• 若参与过开源云原生项目，请详细说明贡献内容和影响
• 强调大规模分布式系统设计、性能优化和稳定性保障的实际案例
• 系统学习Kubernetes调度器、控制器原理，并动手实践一些高级调度策略（如Volcano）
• 了解AI训练/推理框架（PyTorch、Ray）的分布式原理，尝试部署并调优
• 补充Go语言深入知识点，熟悉云原生生态工具（如Helm、Istio）可加分

面试指南

• 回答技术问题使用STAR法则：描述场景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）
• 对于架构设计类问题，先澄清需求边界，再给出分层或模块化方案，最后讨论取舍和替代方案
• 请描述你如何优化一个大规模Kubernetes集群的稳定性？
• 在GPU任务调度中，你如何避免资源碎片和死锁？请举例说明
• 谈谈你对容器镜像分发加速技术的理解，P2P与懒加载的原理是什么？
• 如果需要在百度智能云上支持千卡规模的大模型训练，你认为在云原生层面会遇到哪些挑战？
• 复习Kubernetes源码关键模块（如kube-scheduler、kubelet），阅读相关博客和社区Design Docs
• 准备一个自己主导的云原生项目案例，重点说明难点、技术决策和量化收益