KV 存储管控平台开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕分布式存储与智能运维领域，成为存储平台或AI工程方向的资深专家或架构师
• 技术管理路线：在承担核心模块Owner职责的基础上，可进一步发展为团队技术负责人或技术经理
• 跨界发展：凭借对存储、平台和AI技术的综合理解，可向更广泛的云原生、数据库或AIOps等方向拓展
• 设计与开发万亿级KV存储系统的智能化管控平台，实现资源管理、容量评估和自动化容灾
• 利用LLM和AI Agent技术，构建智能运维系统，实现故障分析、自愈决策和容量预测的自动化
• 通过数据分析与模型构建，打造智能决策中枢，以提升系统稳定性、降低成本并优化用户体验
• 推动存储管控平台从自动化向智能化、自治化的技术架构演进
• 精通Java编程，具备扎实的数据结构与算法基础，并能熟练运用AI工具辅助工程开发
• 深入理解分布式存储系统、数据库原理，特别是KV存储的机制与运维挑战
• 具备大型PaaS平台或分布式系统的开发经验，熟悉平台化架构设计与工程化落地
• 对AI在基础设施领域的应用有浓厚兴趣，并能将其转化为实际工程能力

申请策略

• 在简历或面试中，清晰地阐述你对“智能化管控平台”价值的理解，以及如何从“自动化”迈向“智能化”的具体思考
• 研究美团Cellar/Squirrel存储系统的公开技术博客或演讲，了解其技术背景和挑战，以便在面试中展现你的热情和准备
• 重点突出在分布式系统、存储系统或数据库平台的项目经验，尤其是涉及性能优化、稳定性保障或容量管理的实践
• 详细描述任何与AI工具（如Copilot、Claude）结合进行开发、测试或代码审查的经验，体现AI Coding能力
• 强调大型平台或PaaS项目的开发经历，展示对复杂系统架构设计和工程化落地的理解
• 可以提及对时序数据分析、异常检测模型等相关领域的了解或实践经验
• 系统性地学习和实践分布式KV存储（如Redis Cluster、Etcd）的内部原理与架构设计
• 深入了解至少一种主流AI编程助手的高级用法，并尝试在实际项目中应用它来解决特定问题（如生成单元测试、分析复杂代码逻辑）

面试指南

• 针对技术深度问题（如系统设计、故障处理），采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，突出你的思考过程和最终收益
• 对于AI应用类问题，先定义问题域（为什么需要AI），再提出具体的技术实现路径（用什么模型/Agent架构），最后说明预期的效果和度量方式
• 对于流程规划类问题，展现你的全局观和工程化思维，覆盖技术选型、设计评审、开发测试、监控上线等关键环节，并强调与团队协作
• 请描述一个你参与过的复杂分布式系统设计或优化的案例，你在其中扮演了什么角色？遇到了哪些挑战？
• 你如何理解‘智能运维’？请设想一个具体场景，说明如何利用LLM或AI Agent技术来解决其中的某个运维难题
• 对于一个万亿级调用的KV存储系统，其管控平台在设计时需要考虑哪些核心的非功能性需求（如高可用、高性能、可观测性）？你会如何实现？
• 请谈谈你对AI Coding的理解
• 你用过哪些AI编程工具？它们在哪些具体环节（如编码、Review、测试）提升了你的效率？请举例说明