infra工程师/leader

优缺点分析

角色解读

• 可向高级基础设施架构师、技术总监（CTO方向）或运维负责人发展，深入云原生或AI算力基础设施领域
• 负责AI公司核心基础设施（如云计算资源、网络、服务器集群）的规划、部署与维护，确保系统高可用性
• 精通Linux系统管理、容器化技术（Docker/Kubernetes）、CI/CD流水线搭建
• 具备Python/Go等脚本语言能力
• 拥有团队管理经验

申请策略

• 了解目标AI公司的具体业务方向（如大模型训练、推理服务），在面试中展示基础设施如何支撑其特定业务场景
• 突出大规模集群管理经验、高可用架构设计案例、自动化运维工具开发经历，以及带领小团队解决复杂问题的成果
• 强化Kubernetes高级特性、Service Mesh、可观测性体系（Prometheus/Grafana）及成本优化（FinOps）相关知识

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
• 对于技术问题，先讲架构设计思路，再讲具体实施细节，最后强调监控与复盘机制
• 请描述你曾经搭建或维护过的最大规模的基础设施集群，遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个高可用的AI训练平台基础设施？
• 在团队管理中，如何处理技术债务与快速迭代之间的平衡？
• 请分享一次严重的线上故障处理经历，你是如何定位并解决的？
• 复习云原生核心技术栈，准备1-2个完整的故障排查或架构优化案例，了解当前AI Infra领域的热点（如GPU虚拟化、分布式训练框架底层支持）