大模型平台Golang研发工程师（J92406）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为大模型推理引擎专家，主导核心模块设计与优化
• 技术广度：向AI基础设施全栈发展，涵盖训练、推理、部署全链路
• 架构师方向：参与平台架构演进，成为分布式系统架构师
• 设计并研发大模型推理服务系统，支撑百度千帆平台的AI能力输出
• 基于Kubernetes/Docker构建高可扩展、高性能的云原生服务平台
• 持续优化系统性能与稳定性，提升资源利用率，降低推理成本
• 跟踪大模型前沿技术，参与创新能力的调研与落地
• 精通Golang或C++/Python，具备扎实的后端开发与架构设计能力
• 熟悉Docker/Kubernetes等容器化与编排技术，有云原生经验者优先
• 掌握常用算法与数据结构，了解AI推理服务或云计算基础架构
• 具备良好的团队协作、沟通能力及自我驱动力

申请策略

• 关注百度千帆平台的产品动态，面试时展现对业务的理解
• 准备一个端到端的项目案例，从需求到架构到实现，突出技术难点和解决方案
• 突出Golang或C++/Python的项目经验，特别是后端架构设计实例
• 强调Kubernetes/Docker相关经验，如容器化部署、编排优化
• 展示性能优化、系统稳定性建设的成果（如QPS提升、资源节省）
• 如有AI推理服务或云计算背景，务必重点描述
• 系统学习Kubernetes调度与资源管理，掌握CNCF生态工具
• 了解大模型推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）的基本原理

面试指南

• STAR法则：场景-任务-行动-结果，清晰展示技术选型与问题解决过程
• 分层剖析：先讲整体架构，再深入细节，体现系统性思维
• 对比分析：比较不同方案的优劣，给出选择理由
• 请描述一个你设计的高并发系统架构，以及如何保证可扩展性？
• Kubernetes中Pod调度和资源限制如何配置？如何优化运行效率？
• 大模型推理相比传统推理有哪些性能瓶颈？如何优化？
• Golang中协程与锁的使用场景，如何避免死锁？
• 如何监控和排查分布式系统的性能问题？