GPU算力平台研发实习生（J106052）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度路线：可成为AI基础架构领域的专家，在GPU调度、高性能网络、云原生等方向深耕
• 技术广度路线：从单点技术扩展到整个AI计算平台的架构设计，成长为平台架构师
• 结合AI应用：深入理解AI训练/推理全流程，转向AI系统工程师或相关技术管理岗位
• 你将参与构建和优化支撑大规模AI训练与推理任务的底层计算集群基础设施
• 负责基于Kubernetes开发云原生组件，核心是解决AI工作负载下的GPU资源高效调度与虚拟化问题
• 深入异构计算领域，针对不同AI芯片设计平台化解决方案，支持多样化AI应用场景
• 扎实的计算机系统知识，特别是对Linux、容器技术（Docker）、Kubernetes及其生态（调度、网络、存储）有深入理解
• 对GPU/异构计算架构有基本认知，了解虚拟化、资源隔离等技术概念
• 具备良好的编程能力（通常需要Go/C++），有解决复杂系统问题的调试和优化能力

申请策略

• 仔细研读JD中关于Kubernetes和云原生组件的具体描述，思考如何将自己的经历与之匹配
• 面试前了解百度在AI基础设施方面的公开技术分享或开源项目，展示你的主动学习和技术热情
• 重点突出与Kubernetes、容器技术相关的项目或实践经验，即使只是课程作业或个人学习项目
• 如果了解GPU编程（CUDA）、虚拟化（如KVM）、网络编程等，务必在简历中明确列出
• 强调解决系统问题的能力，可以举例说明你在调试或优化某个程序/系统时的具体过程和成果
• 系统学习Kubernetes官方文档和源码，尝试搭建集群并调试组件
• 阅读相关技术博客和论文，了解GPU调度（如NVIDIA MPS）、虚拟化等核心概念
• 动手实践，例如在个人电脑上部署Kubernetes并尝试运行一个AI训练任务

面试指南

• 对于原理性问题，结合个人项目或学习经历，分点阐述核心概念（如调度流程、扩展接口），必要时画图辅助
• 对于问题排查类问题，采用结构化思维：从整体到局部，从应用层到系统层（如检查应用日志、节点资源、网络、驱动等）进行分析
• 对于场景设计类问题，先明确问题（如提高GPU利用率），再提出可能的技术方案（如分时复用、显存超分），并简要分析优劣
• 请介绍一下你对Kubernetes调度器工作原理的理解，以及资源扩展机制（如Device Plugin）是如何工作的？
• 如果一个GPU任务在集群中运行缓慢，你会从哪些方面去分析和排查可能的原因？
• 你对GPU虚拟化混布有什么了解？为什么要在AI计算场景中做这件事？
• 请描述一个你独立解决的比较复杂的系统或技术问题
• 复习Kubernetes核心组件（API Server, Controller Manager, Scheduler, kubelet）和关键概念（Pod, Service, PV/PVC）