百度百舸-机器学习平台研发工程师（GO方向）（J97339）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI基础设施架构专家，主导集群和平台架构演进
• 管理方向：从技术负责人逐步转向团队管理，带领小组攻克难题
• 跨领域扩展：向AI平台全栈发展，结合业务需求设计端到端解决方案
• 设计和研发大规模AI计算集群基础设施，包括GPU集群的资源调度、自愈和虚拟化
• 基于Kubernetes构建异构多芯计算集群，优化资源利用率和性能
• 研发分布式训练和推理系统，提升系统容错和效率
• 建设大模型时代的机器学习平台，覆盖模型开发、训练、部署全流程
• 深入理解Kubernetes原理，包括调度器、容器网络和运行时，具备实际开发经验
• 精通Golang编程，能够进行高性能系统开发
• 掌握分布式系统设计，熟悉容错和性能优化方法
• 了解AI框架（如PyTorch）和GPU架构，有分布式训练经验更佳

申请策略

• 关注百度百舸的产品动态和技术博客，在面试中展示对业务的了解
• 准备一个完整的K8s集群设计方案，体现架构思维
• 突出Kubernetes相关项目经验，特别是自定义调度器、CRD开发或集群管理
• 展示Golang编程能力，尤其是高并发或分布式系统的项目
• 强调对AI基础设施的理解，如GPU虚拟化、分布式训练优化等
• 如有开源贡献或技术博客，务必列出
• 深入学习Kubernetes源码，特别是调度器和控制器部分
• 实践Kubeflow、Volcano等框架，了解AI平台常用组件

面试指南

• 对于技术原理问题，采用“概念+流程+举例”结构，先讲核心概念，再描述关键步骤，最后用实际案例说明
• 对于设计类问题，使用“需求分析+方案设计+权衡”框架，先明确需求和约束，再提出方案，并讨论优缺点
• 对于开放性问题，结合自身项目经验，用STAR法则描述情境、任务、行动和结果
• 请解释Kubernetes调度器的工作原理，如何实现自定义调度策略？
• 描述一个你设计过的分布式系统，如何处理节点故障和任务重试？
• 如何优化GPU集群的资源利用率？谈谈GPU虚拟化和共享方案
• 在Golang中，如何实现高并发下的线程安全？请举例
• 你对大模型分布式训练的了解？谈谈数据并行和模型并行的区别