K8S调度专家（天津）(J13614)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：成为云原生与AI基础设施领域的顶级架构师，影响行业技术方向
• 技术管理路线：带领团队负责更广泛的AI平台或基础架构建设，向技术总监发展
• 解决方案路线：深入特定行业（如科研、制造），提供AI计算平台的顶层设计与咨询
• 设计并实现支撑大模型训练和推理的智能Kubernetes调度系统，确保AI任务高效稳定运行
• 解决跨集群、混合云环境下的资源统一管理和动态编排挑战，为复杂AI场景提供基础设施支撑
• 将底层调度技术封装为易于上层业务使用的产品化能力，提升整个AI平台的资源利用效率和迭代速度
• 精通Kubernetes调度器核心机制（如调度框架、调度策略、资源管理）
• 具备大规模分布式系统架构设计能力，有处理千卡级训练任务的实战经验
• 深入理解AI/ML工作负载（训练、推理）的特性和资源需求，并能转化为技术方案
• 拥有将复杂技术能力产品化、平台化的思维和经验

申请策略

• 研究中科曙光在高性能计算和AI基础设施方面的公开资料、技术博客，了解其技术栈和业务重点
• 准备一份关于“如何为大规模AI训练设计一个容错、弹性的Kubernetes调度系统”的详细设计思路，面试时很可能会探讨
• 突出Kubernetes调度相关的深度开发与调优经验，特别是与AI/ML负载结合的案例
• 详细描述主导或深度参与的复杂调度系统设计项目，量化说明集群规模、任务复杂度和业务价值
• 展示对AI训练、推理全流程资源需求的理解，以及将业务痛点转化为技术方案的能力
• 列出相关的开源贡献、技术专利或发表的深度技术文章
• 深入学习前沿AI框架（如PyTorch, TensorFlow）的分布式训练机制及其对底层资源的需求
• 研究Kubernetes生态中与AI/ML相关的新项目（如Kubeflow, Volcano, Koordinator）并尝试实践

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验问题，突出你的设计决策和量化成果
• 回答技术挑战类问题时，先系统性地列举问题点，再分层阐述解决思路（例如：架构层、调度策略层、监控运维层），展现思维的全面性
• 对于开放性或前瞻性问题（如未来挑战），结合你的实际经验和对技术趋势的理解（如大模型发展趋势、云原生生态演进）进行有逻辑的推断和建议
• 请描述一个你设计过的、面向AI训练任务的调度系统，它的核心架构和解决的关键问题是什么？
• 在处理千卡规模GPU集群的资源调度时，会遇到哪些核心挑战（如故障恢复、弹性伸缩、资源碎片化）？你通常如何应对？
• 如何设计一个调度策略，在保障在线推理服务的低延迟需求与离线训练任务的大吞吐量需求之间取得平衡？
• 你认为当前Kubernetes原生调度器在支持新兴AI场景（如MoE大模型、Agent群体协同）时有哪些不足？你的改进思路是什么？
• 复习Kubernetes调度器源码或核心设计文档（如调度框架、Framework扩展点），准备深入细节的讨论