高性能计算平台开发工程师-视频与边缘

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从平台开发工程师成长为分布式系统专家或云原生架构师
• 管理方向：逐步带领团队负责更大规模的计算平台项目
• 业务方向：深入视频处理领域，成为多媒体计算领域的行业专家
• 负责设计和开发高性能计算平台，支撑视频中台的海量多媒体处理业务
• 构建云原生计算框架、函数计算、分布式调度等系统，实现高效的资源调度和集群管理
• 基于多IDC构建边缘计算网络，提供全球化的无边界计算能力
• 跟踪业界技术趋势，推动技术创新以支持业务增长
• 精通至少一门主流编程语言（Go/C++/Python），具备扎实的计算机基础
• 深入理解分布式系统、云原生技术栈（K8s、Serverless、容器等）
• 熟悉异构计算资源（GPU/Arm/FPGA）的调度与管理
• 具备良好的文档习惯和沟通协作能力

申请策略

• 关注字节跳动技术博客和开源项目，在面试中展现对业务的深入理解
• 准备一个完整的系统设计案例，体现架构思维和问题解决能力
• 突出分布式系统、云原生相关项目经验，如K8s集群管理、Serverless平台开发等
• 展示编程语言深度和性能优化案例，尤其是Go/C++相关的高性能计算项目
• 强调对计算机基础（算法、操作系统）的掌握，如参加竞赛或开源贡献
• 如有视频处理或边缘计算经验，务必突出
• 深入学习K8s、Docker、Serverless等云原生技术，动手搭建相关实验环境
• 了解GPU编程（CUDA）或FPGA编程，提升异构计算知识

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求和数据规模，然后拆分子系统（调度、存储、计算），强调高可用和弹性
• 对于技术原理题，从核心概念入手，对比不同方案，给出适用场景和权衡
• 结合自身项目经验，用STAR法则阐述解决问题的思路和成果
• 请设计一个支持海量视频转码任务的分布式调度系统
• K8s中如何进行GPU资源的调度与管理？
• Serverless架构的优缺点及适用场景是什么？
• 如何实现边缘节点的自动扩容和缩容？
• 你如何优化一个分布式系统的性能和稳定性？