大模型训练存储系统专家-Seed

优缺点分析

角色解读

• 成为AI基础设施领域的存储架构专家，主导下一代训练存储方案
• 横向扩展到多模态、机器人等更前沿的AI场景，提升系统设计视野
• 向技术管理方向转型，带领存储团队，参与顶层技术决策
• 设计并开发机器学习训练场景下的存储系统组件，包括数据加载、模型状态持久化，优化IO性能
• 构建面向ML的自定义文件系统，融合内存、SSD、HDD及云对象存储，平衡性能与成本
• 管理Kubernetes环境中的存储接入和治理，保障多集群、多地域下的数据调度效率
• 精通C++/Go/Python，熟悉Linux系统编程
• 深入理解Kubernetes存储生态（PV/CSI）及分布式系统原理
• 具备大规模机器学习训练系统的实践经验，熟悉存储性能优化

申请策略

• 在简历中明确标注与ML训练存储相关的项目，即使非直接相关也要体现系统性思考
• 关注Seed团队的技术博客或开源项目，面试时展示对团队工作的了解
• 突出分布式存储系统的设计经验，尤其是大规模生产环境的优化案例
• 展示Kubernetes存储实践（如CSI驱动开发、集群存储治理）
• 提及机器学习训练系统的IO优化成果，最好有数据支撑
• 系统梳理分布式存储理论，重点复习Ceph、Alluxio等开源方案
• 深入学习Kubernetes存储机制，动手搭建CSI插件
• 了解主流大模型训练框架（PyTorch、Megatron）的数据加载流程

面试指南

• 对于系统设计类问题，先明确需求边界和约束（如规模、性能、成本），然后对比不同方案利弊，最后给出选型理由
• 对于实践问题，遵循STAR原则：描述场景、任务、行动和结果，突出量化指标
• 如何设计一套高效的数据加载系统来支撑千卡级大模型训练？
• 请解释Kubernetes CSI的工作原理，以及你在实践中遇到的挑战
• 分布式文件系统如何保证数据一致性？举一个你参与设计的例子
• 在多数据中心场景下，如何优化跨地域数据传输？
• 复习分布式存储经典论文（如GFS、Ceph），准备系统设计原型
• 梳理过往项目中的性能优化案例，准备详细的技术细节