乌鸫科技-大模型应急运维工程师-平台技术

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕路径：成为大模型/云原生领域的资深运维专家或架构师，专注于高可用设计与AIOps体系建设
• 管理路径：在大型技术团队中承担运维团队管理职责，负责整体稳定性策略规划
• 转型路径：向平台开发、SRE工具开发或云原生解决方案架构师方向发展
• 负责大模型推理服务的全链路监控与故障应急，确保AI服务7x24稳定运行
• 参与大促（如618、双11）等关键节点的稳定性保障与现场护航
• 通过混沌工程主动注入故障，验证和提升系统的快速恢复能力
• 探索并构建基于AI的自动化运维诊断与处置工具，提升运维效率
• 扎实的Linux、K8s、Docker等基础设施运维和故障排查能力
• 对可观测性（监控、日志、链路追踪）有深入理解和实践经验
• 了解大模型推理服务的技术特点与常见故障模式（如GPU OOM、推理延迟等）
• 具备强烈的责任心、出色的沟通能力和在压力下快速决策的应急处理能力

申请策略

• 面试前，深入了解阿里云百炼平台和相关的AI Infra技术博客，展现你的行业关注和技术热情
• 准备好描述一次你处理过的最复杂的线上故障，清晰阐述你的定位思路、操作步骤和复盘总结
• 突出Linux/K8s/Docker环境下的故障排查、性能调优和线上保障经验
• 详细描述参与过的监控体系建设、应急响应或大促保障项目，量化成果（如故障恢复时间缩短）
• 如有大模型服务运维、GPU卡管理、Prometheus/Grafana等监控工具链或混沌工程实践经验，务必重点体现
• 深入学习Kubernetes的高级特性、GPU资源调度与管理、以及主流的AI推理框架（如TensorRT-LLM）
• 实践搭建和使用可观测性平台（如Prometheus, ELK, SkyWalking），理解Tracing、Metrics、Logs三者结合
• 了解混沌工程理念，学习使用ChaosBlade等工具进行故障注入演练

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰讲述个人经历和项目案例
• 回答技术问题时，遵循从全局到局部的排查思路（如从网络、存储、计算、应用层逐层分析）
• 阐述观点时，结合JD中的具体职责（如监控、应急、演练）和行业最佳实践，展现系统性思考
• 请描述一次你处理过的最棘手的线上故障，你是如何定位和恢复的？从中学到了什么？
• 如果大模型推理服务出现普遍性超时，你的排查思路和步骤是什么？
• 你对可观测性（Observability）有什么理解？你认为它和传统监控有什么区别？
• 如何为一次大型活动（如618）做稳定性保障准备？请从监控、预案、压测等方面展开
• 你如何看待AIOps？你认为AI可以如何帮助运维工作？