私有化运维研发工程师实习生（J104749）

优缺点分析

角色解读

• 从运维研发实习生起步，可向运维开发工程师、SRE 或云原生工程师方向发展
• 积累大数据产品运维经验，可转向大数据平台开发或架构设计
• 结合 LLM 技术，可探索 AIOps 方向，成为智能运维专家
• 协助开发和维护私有化大数据产品，确保系统稳定性和高效性
• 参与基于 Linux 和 Kubernetes 的平台服务部署与优化，支持持续集成与交付流程
• 使用 Java、Golang 开发高性能后端服务，优化现有功能模块和系统性能
• 探索并应用大语言模型（LLM）技术，开发基于智能提示的交付运维工具
• 熟悉 Linux 环境，掌握基本系统命令和网络知识
• 了解容器化技术（如 Docker）和 Kubernetes 编排，熟悉 Helm、微服务或云原生技术
• 对分布式系统或数据库有基础理解
• 熟悉 LangChain、Chatchat 等开源工具，具备提示词工程能力

申请策略

• 关注百度私有化产品线，了解其业务方向
• 在简历中体现对 AIOps 或智能运维的兴趣
• 突出 Linux、Docker、Kubernetes 相关项目经验，如搭建过集群或容器化部署
• 展示 Java 或 Golang 后端开发能力，如有相关项目或开源贡献
• 强调对 LangChain 或 LLM 应用的了解，如做过提示词优化或简单应用
• 体现团队协作和问题解决能力，如参与过团队项目或竞赛
• 提前学习 Kubernetes 和 Helm，尝试搭建小型集群
• 熟悉 LangChain 框架，动手实现一个基于 LLM 的工具

面试指南

• 使用 STAR 法则：情境、任务、行动、结果
• 技术问题先讲原理，再结合项目实例
• 对于 LLM 问题，强调实践和优化思路
• 请描述你使用 Kubernetes 部署服务的经验
• 如何设计一个高效的 Prompt 来优化模型输出？
• 谈谈你对分布式系统一致性的理解
• 你如何排查一个 Linux 系统性能问题？
• 复习 Kubernetes 核心概念，如 Pod、Service、Deployment