云原生AI计算工程师（J71045）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为Kubernetes和云原生AI基础设施领域的专家，解决异构计算调度难题
• 架构演进：从组件开发到平台架构设计，主导大算力集群的系统演进
• 管理路线：带团队负责AI计算平台方向，从技术骨干成长为技术Leader
• 设计研发大规模AI计算集群，优化Kubernetes调度和GPU资源管理
• 开发云原生AI组件，如训练推理服务编排、容器存储和高性能网络
• 构建异构计算平台，支持多芯GPU调度和虚拟化混布
• 持续提升系统稳定性、性能和可扩展性
• 深入掌握Kubernetes原理和开发经验，包括调度器、资源扩展、容器网络
• 熟悉GPU调度、虚拟化技术，了解分布式训练框架（如PyTorch）
• 具备系统设计和性能优化能力，熟悉容器存储和高性能网络
• 良好的团队协作和沟通能力，有独立解决复杂问题的能力

申请策略

• 提前了解百度智能云的产品线（如百度云GPU实例），思考如何与你的经验结合
• 面试前准备一个Kubernetes调度或性能调优的完整项目案例
• 突出Kubernetes相关项目经验，如调度器开发、资源管理或容器网络
• 展示GPU调度或分布式训练优化案例，用数据说明性能提升
• 强调系统设计能力，描述你在高可用、可扩展架构中的角色
• 如果有Kubeflow、Volcano或PyTorch经验，务必提及
• 深入学习Kubernetes调度器源码和GPU虚拟化技术（如NVIDIA MIG）
• 动手实践Kubeflow和Volcano等云原生AI框架

面试指南

• STAR法则：先说明场景（Situation）和任务（Task），再讲你的行动（Action）和结果（Result），用具体指标量化
• 原理+实践：先阐述技术原理，再结合你的实际项目经验，展示深度
• 分点回答逻辑化：按问题拆解，先讲核心思路，再深入细节
• 请详细描述Kubernetes调度器的工作流程，以及如何扩展调度器支持GPU资源调度？
• 你在项目中如何优化分布式训练任务的资源利用率？
• 如何设计一个支持多租户的GPU集群调度方案？
• 谈谈你对容器网络（如CNI）的理解，以及在AI场景下的挑战？
• 遇到Kubernetes集群性能瓶颈时，你的排查思路是什么？