K8S调度专家（郑州）(J13626)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：持续深耕AI基础设施调度领域，成为公司内该方向的技术权威和架构师
• 技术管理路线：带领团队负责整个AI基础平台或调度平台的研发与演进，向技术总监方向发展
• 前沿探索路线：参与或引领下一代AI计算范式（如Serverless for AI、大模型云原生）下的调度技术研究
• 设计和实现支撑AI大模型训练与推理的Kubernetes调度系统，优化GPU等昂贵资源的利用率与任务执行效率
• 解决千卡规模分布式训练、多任务资源抢占、跨集群混合调度等复杂技术难题，确保AI业务稳定运行
• 将调度系统能力产品化、标准化，为内部AI平台团队提供易用、可靠的资源治理接口和工具
• 精通Kubernetes核心调度器原理、扩展机制及性能调优，熟悉云原生生态（如Kube-Aray、Volcano）
• 深入理解AI/ML工作负载特征，如弹性训练、容错、异构计算等，能设计针对性的调度策略
• 具备扎实的分布式系统架构设计能力，能从零到一构建高可用、高性能的调度中台
• 良好的编程功底（如Go语言）与工程实践能力，能进行K8S组件级的开发与定制

申请策略

• 深入研究中科曙光的AI业务布局和相关产品（如智算中心解决方案），理解其业务场景和技术挑战
• 在面试中主动探讨AI调度领域的热点问题（如GPU共享、故障恢复、弹性伸缩），展示自己的思考和见解
• 突出Kubernetes深度使用经验，特别是调度器扩展、性能调优、大规模集群管理方面的具体项目成果
• 详细描述与AI/ML基础设施相关的工作，如GPU集群调度、训练任务资源编排、推理服务弹性伸缩等案例
• 展示架构设计能力，附上系统架构图或设计文档，并量化项目带来的资源利用率提升、任务成功率等收益
• 列出熟悉的技术栈：Kubernetes、Docker、Go/Python、Prometheus、Ceph/Redis等，以及AI相关框架如TensorFlow/PyTorch
• 深入研究Kubernetes调度器源码及社区项目（Koordinator, Volcano），积累二次开发或扩展经验
• 补充AI/ML训练框架（如PyTorch Distributed, Horovod）的工作原理知识，理解其对底层资源的需求

面试指南

• 采用STAR法则：清晰描述项目背景(S)、任务目标(T)、你的具体行动(A)和最终结果(R)，重点突出技术决策和量化成果
• 结构化阐述：回答架构设计或策略问题时，从“问题分析 - 方案设计 - 关键技术点 - 优势与权衡”几个层面展开
• 结合实际案例：避免空谈理论，多引用过去项目中遇到的实际问题和解决方案来佐证自己的观点
• 请描述一次你主导设计的、面向大规模训练任务的K8S调度系统架构，其中最大的技术挑战是什么？如何解决的？
• 在AI场景下，如何设计一个优先级抢占机制，以保障高优先级推理任务的实时性，同时最大化训练资源的利用率？
• 如果让你为一个支持多模态模型训练的集群设计调度策略，你会考虑哪些关键指标和实现机制？
• 如何实现一个跨多个K8S集群的智能调度中台，统一纳管异构资源？需要解决哪些核心问题？
• 你认为未来AI工作负载（如Agent群体、MoE大模型）会对基础设施调度提出哪些新的要求？