分布式计算研发工程师（J92969）

优缺点分析

角色解读

• 从分布式计算研发工程师起步，可向技术专家或架构师方向发展，深入AI基础设施领域
• 随着AI算力需求增长，该领域人才稀缺，可晋升为团队技术负责人或技术总监
• 可横向拓展至云原生、高性能计算等方向，成为跨领域的技术领导者
• 负责大规模AI计算集群的研发平台和异构计算底座的设计与研发，实现算力的极致利用与全流程效率的提升
• 构建异构多芯计算平台，优化GPU虚拟化、智能超发、在离线混布等能力，实现算力供给的Serverless化
• 基于Kubernetes生态研发云原生AI组件，设计面向开发、训练、推理等场景的异构计算平台产品与解决方案
• 打通AI存储、高性能网络等周边生态，持续演进系统架构，保障大规模集群的稳定性、性能与可扩展性
• 熟悉Kubernetes原理及开发，包括调度器、Device Plugin、CRI、CNI等机制
• 熟练掌握Go/Python/C++中至少一门语言
• 了解GPU架构（CUDA、NVLink、InfiniBand）和AI编排框架（Kubeflow、Volcano、Ray）者优先
• 具备大规模分布式系统设计经验，能够独立定位和解决复杂系统问题

申请策略

• 关注百度AI基础设施团队的技术博客和开源项目，了解其技术方向
• 在面试中展示对大规模集群稳定性、性能优化的思考
• 突出Kubernetes相关项目经验，特别是调度器、Device Plugin等开发经历
• 强调大规模分布式系统设计或GPU集群管理经验
• 展示Go/Python/C++的熟练程度，附上相关项目代码或技术博客
• 如有AI编排框架（如Kubeflow、Volcano）使用经验，务必提及
• 深入学习Kubernetes源码，理解调度器、Device Plugin等核心机制
• 了解GPU架构和CUDA编程，熟悉NVIDIA相关技术栈

面试指南

• 结合项目经验，用STAR法则描述具体场景、任务、行动和结果
• 从系统设计角度出发，考虑扩展性、容错性和性能
• 展示对底层原理的理解，并联系实际应用场景
• 请描述你在Kubernetes调度器或Device Plugin方面的开发经验
• 如何设计一个支持十万卡GPU集群的调度系统？
• 谈谈你对GPU虚拟化技术的理解，以及如何实现算力隔离
• 在分布式系统中，如何保证高可用和故障恢复？
• 你如何优化大规模集群的资源利用率？