云原生架构师

优缺点分析

角色解读

• 可向首席架构师、技术总监方向发展，或在AI基础设施领域成为行业专家，引领下一代云原生与大模型融合技术的发展
• 负责设计和实施支持大模型训练与推理的云原生基础设施架构，特别是GPU资源的池化与调度
• 精通Kubernetes及容器化技术，具备大规模分布式系统的高可用设计与故障自愈能力，深入理解GPU硬件特性及调度算法

申请策略

• 准备详细的技术案例，说明如何解决复杂的分布式系统痛点，展现对技术选型的深度思考和对业务价值的理解
• 突出展示在大规模集群管理、Kubernetes二次开发、GPU虚拟化/调度方面的实战项目，强调高可用架构设计的具体成果（如SLA提升、成本降低）
• 深入研究Kubernetes Operator开发模式、Volcano等AI调度器原理，以及CUDA编程基础，了解大模型训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed）的资源需求

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点阐述技术选型的权衡过程、遇到的具体技术瓶颈、解决方案的创新点以及最终带来的量化收益（如效率提升百分比、成本节约金额）
• 请描述你设计过的最复杂的Kubernetes集群架构，遇到了哪些挑战？
• 如何实现GPU资源的细粒度切分与高效调度？
• 在大模型训练场景下，如何保证系统的极高可用性？
• 面对突发流量或节点故障，你的系统如何实现快速自愈？
• 复习Kubernetes核心组件原理、网络插件（CNI）、存储插件（CSI）及调度器机制
• 梳理过往项目中关于高可用、容灾、性能优化的典型案例