高级平台工程师（SRE / DevOps）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕平台工程、SRE或云原生方向，成为特定领域的专家
• 技术管理路线：积累经验和影响力后，可向技术负责人、团队管理者发展
• 架构师路线：向更高层次的平台架构师或基础架构架构师演进，设计全局解决方案
• 设计和维护AI训练与推理环境的CI/CD流水线与自动化部署体系
• 保障容器化平台（Kubernetes）、数据库及各类中间件的稳定运行与高效管理
• 搭建和优化系统监控、日志、告警等可观测性工具链，快速定位并处理线上故障
• 开发定制化脚本和工具，解决基础设施集成、配置管理和日常运维中的复杂问题
• 精通Linux系统管理、容器技术（Docker/Kubernetes）和自动化工具链（CI/CD）
• 深入理解Prometheus/Grafana等监控体系，具备构建可观测性平台的能力
• 拥有扎实的编程能力（Go/Python/Shell），能够开发可靠的运维自动化工具
• 具备优秀的故障排查、容量规划、系统稳定性和跨团队协作经验

申请策略

• 面试前深入研究商汤的AI业务场景（如大模型训练、自动驾驶数据平台），思考平台工程如何支撑这些场景
• 准备一个能完整体现你SRE/DevOps思想（如监控、自动化、故障恢复）的复杂项目案例
• 重点突出Kubernetes、CI/CD、Prometheus等技术栈的实际应用项目经验
• 量化描述你通过自动化工具或平台优化带来的效率提升、稳定性改善等成果
• 强调在故障排查、容量规划、跨团队协作等软技能方面的具体事例
• 巩固Go语言开发能力，并实践与Kubernetes生态集成（如Operator开发）
• 深入学习和搭建Prometheus/Alertmanager/Grafana全栈可观测性方案
• 了解主流的对象存储（如MinIO）、分布式数据库和云原生存储方案

面试指南

• 对于技术方案题，可采用“背景-设计-实施-挑战-总结”的框架，突出你的系统思考和解决问题的能力
• 对于故障排查题，可遵循“现象观察-假设提出-验证分析-根本解决-复盘总结”的逻辑，体现结构化思维
• 对于项目经验题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织，确保清晰和有说服力
• 请描述一个你设计或维护过的完整CI/CD流水线，其中的关键步骤和可能遇到的问题是什么？
• 当线上服务出现告警或性能下降时，你的排查思路和步骤是怎样的？
• 如何设计一个高可用的Kubernetes平台，保障核心业务（如AI训练任务）的稳定性？
• 在数据库运维方面，你如何确保PostgreSQL的数据安全和高可用？
• 你开发过的最复杂的自动化工具是什么？它解决了什么业务痛点？