自动驾驶AI基础平台计算引擎工程师（J84319）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为云原生基础设施领域的专家，深入底层系统优化
• 架构师方向：主导自动驾驶AI平台的整体架构设计
• 管理方向：带领团队负责更大规模的基础设施建设
• 设计和实现自动驾驶AI基础平台的云原生计算架构，包括容器编排、资源调度等核心模块
• 基于K8s开发Operator，优化集群的资源利用率和任务调度效率
• 参与分布式调度框架的设计，使AI训练和推理任务在平台上高效运行
• 持续优化系统性能、稳定性和扩展性，支撑业务快速增长
• 精通Kubernetes原理，具备K8s Operator开发经验
• 扎实的分布式系统设计能力，熟悉资源管理和调度算法
• 熟悉云原生生态，如Docker、Istio、Knative等
• 有AI基础设施或高性能计算背景者优先

申请策略

• 在简历中体现对云原生社区的开源贡献或相关博客
• 面试前准备一个曾经优化过的调度系统案例，强调挑战和量化收益
• 突出K8s Operator开发项目，展示对原理的深入理解
• 强调分布式调度或资源优化的实际案例和成果
• 如有AI基础设施（如Ray、Kubeflow）经验，重点展现
• 深入学习K8s源码，理解调度器和控制器的工作原理
• 熟悉Ray分布式框架，了解其在AI训练中的应用
• 了解自动驾驶系统对计算平台的特殊需求

面试指南

• 先阐述问题背景，再给出方案选择，最后总结优缺点和实际效果
• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 展现系统思维，考虑可扩展性、容错性和运维成本
• 请描述K8s调度器的核心原理，以及如何实现自定义调度策略？
• 如何设计一个支持AI训练任务的高效资源调度系统？
• 谈一谈你对云原生基础设施在自动驾驶中应用的理解
• 请举例说明你在性能优化方面的实践经验（如CPU/内存/网络）
• 如何处理集群中节点故障时的任务迁移和恢复？