数据库架构师-基础设施

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为数据库领域专家，主导公司级架构演进
• 管理转型：向技术管理或架构师负责人发展，带领团队
• 跨领域拓展：结合AI-Infra，向AI系统架构师方向延伸
• 负责字节跳动数据库基础设施的整体架构设计与优化，制定数据库部署方案
• 研究数据库新硬件、新技术（如AI-Infra），并推动技术落地
• 参与故障排查，协同团队解决数据库、OS、网络相关问题
• 使用AI工具提升开发效率，推动业务项目横向执行
• 精通主流关系型或NoSQL数据库，具备大规模运维经验
• 熟悉AI-Infra架构及K8s、硬件、网络等基础设施技术
• 了解大模型和Agent应用，具备一定的项目管理能力
• 具备代码开发能力，能借助AI工具高效工作

申请策略

• 了解字节跳动数据库团队的技术栈和业务场景，准备针对性案例
• 展示对新技术的学习热情和快速上手能力
• 重点突出大规模数据库运维案例，如处理过亿级QPS或PB级数据
• 展示对AI-Infra、K8s等相关技术的实践经历
• 强调项目管理或横向推动项目的经验，附上量化成果
• 如有开源贡献或技术博客，可补充作为加分项
• 学习AI-Infra相关技术，了解GPU集群、RDMA等
• 实践Kubernetes容器化部署，熟悉云原生数据库

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化指标
• 分点回答：先讲理论，再结合实战经验
• 体现系统性思考：从业务需求到技术方案，再到落地效果
• 请谈谈你设计过的一个大规模数据库架构，遇到的主要挑战和解决方案
• 如何看待AI-Infra对数据库提出的新需求？举例说明
• 在K8s上部署数据库的注意事项有哪些？
• 你如何排查数据库性能问题？请描述具体流程
• 你对大模型Agent在运维中的应用有什么看法？