研发基础设施工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在特定系统领域（如分布式存储、编译优化、集群调度）深耕，成为该领域的权威
• 架构师路线：拓宽技术视野，负责设计和规划下一代AI计算平台的架构
• 技术管理路线：带领基础设施团队，负责研发效能和稳定性的整体规划与落地
• 维护和优化大型AI集群的底层软硬件环境，确保训练和推理任务的稳定高效运行
• 开发自动化工具和平台，解决研发流程中的效率瓶颈，如部署、编译、环境管理等
• 作为跨团队的技术枢纽，排查并解决涉及多个技术栈（如框架、编译器、运行时）的复杂系统问题
• 研究并落地新的工程技术和方法，持续提升整体研发基础设施的可靠性和先进性
• 扎实的系统编程功底，精通至少一门系统级语言（如C/C++/Rust/Go），并能快速学习新技术栈
• 对Linux内核、网络、存储、虚拟化等系统底层有深入理解和实践经验
• 熟悉AI/HPC领域常用的技术栈（如CUDA、Kubernetes、容器化、CI/CD流水线）
• 出色的问题分析和定位能力，能够抽丝剥茧，从应用层一直追溯到硬件层

申请策略

• 在求职信或简历中，明确表达你对“把系统栈串起来”和“让团队跑得更快更稳”这件事的热爱，与公司需求共鸣
• 准备一些你“折腾”的经历，比如配置过什么特别的环境、写过什么解决重复劳动的小工具，面试时很可能会聊到
• 在简历显著位置附上你的 GitHub 主页链接，并简要突出你最自豪的 commit（如为 PyTorch 修复的某个 bug、自己维护的 CLI 工具等）
• 详细描述你过往解决过最复杂的系统问题案例，说明你的排查思路和最终方案
• 列出你熟悉的系统技术栈（如 Kubernetes、Docker、Linux Kernel、CI 工具链），并举出使用它们解决实际问题的实例
• 如果有 homelab、自动化脚本、参与开源项目的经历，务必列出，这能体现你的热情和动手能力
• 系统性复习操作系统、计算机组成原理、网络等基础知识，并尝试在本地搭建一个小型分布式系统进行实践
• 学习和实践云原生技术栈，特别是 Kubernetes 的原理与运维，以及容器化和 CI/CD 流水线的构建

面试指南

• 针对问题排查类问题，使用“现象-分析-定位-解决-验证”的STAR-L框架，重点强调你的系统性思维和跨层追踪能力
• 针对方案设计类问题，采用“需求分析-分层设计-关键技术点-权衡与折衷”的结构，展现你的架构视野
• 回答时紧密结合你GitHub上的具体项目或经历，用事实说话，展现你的热情和实践能力
• 请描述一个你解决过的最复杂的系统问题，你是如何定位到根本原因并最终解决的？
• 如果要为一个全新的AI训练集群设计软件部署和更新方案，你会考虑哪些关键环节和风险？
• 你对我们公司在AI基础设施方面的工作有什么了解或看法？
• 在开源社区贡献时，你遇到过印象最深的技术挑战是什么？
• 如果研究团队反馈说训练任务启动很慢，你会从哪些层面进行分析？