AI调度工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI调度与云原生基础设施领域持续深耕，成为该方向的架构师或技术专家
• 技术管理路线：带领团队负责更大规模的AI算力平台建设与运维
• 设计和开发面向万卡规模GPU集群的云原生调度系统，确保大模型训练和推理任务高效、稳定运行
• 负责AI负载（数据、训练、推理）的全生命周期管理与资源调度，实现资源的精准分配与高效利用
• 攻克大规模AI计算中的网络、存储及调度性能瓶颈，推动底层基础设施的技术创新与迭代
• 精通至少一门主流开发语言（Golang/Java/Python），具备复杂系统的设计与开发能力
• 深入掌握Kubernetes及其调度器、资源管理机制，并有实际开发或维护经验
• 了解GPU计算、分布式训练及高性能网络/存储相关知识，有AI平台或调度系统经验者优先

申请策略

• 研究快手在云原生、AI调度方向的技术博客和可能的开源项目，了解其技术栈和挑战
• 在面试中清晰地阐述你对‘调度’在AI场景下核心矛盾（资源效率、任务时效、公平性）的理解
• 突出Kubernetes开发/运维经验，尤其是与调度器、资源管理相关的项目
• 详述参与过的任何与GPU调度、机器学习平台、弹性计算或大规模集群管理相关的项目经历
• 展示使用Golang/Java/Python开发复杂系统或核心模块的代码实力和工程经验
• 系统学习云原生（特别是Kubernetes）调度器的设计原理与扩展开发
• 深入理解GPU集群的通信拓扑、显存管理及主流分布式训练框架（如PyTorch DDP）的工作原理
• 关注并实践AI Infra（AI基础设施）领域的开源项目和最新论文

面试指南

• 针对系统设计问题，采用‘需求分析-关键指标定义-核心模块设计-权衡取舍’的框架进行阐述
• 针对技术原理问题，采用‘定义-流程-作用-扩展性’的框架进行讲解，结合具体项目经验
• 针对问题解决类问题，采用‘现象-定位-根因分析-解决方案-效果验证’的STAR法则进行回答
• 请描述你对Kubernetes调度器中Pod调度流程的理解，以及你如何自定义或优化调度策略？
• 如果让你为万卡规模的GPU集群设计一个训练任务调度系统，你会考虑哪些关键指标和机制？
• 如何解决大规模分布式训练中的通信瓶颈问题？请从网络和调度角度谈谈你的想法
• 请介绍一个你解决过的复杂系统性能问题，从发现到解决的完整过程
• 系统性复习Kubernetes调度、Device Plugin、资源拓扑感知等核心概念