Agent Infra 研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 在系统基础设施领域深耕，成为虚拟化、存储或网络方向的专家
• 向系统架构师发展，负责设计下一代AI基础设施的整体架构
• 有机会转向模型平台或AI Infra团队，拓展对前沿模型训练的理解
• 负责构建和优化Agent云平台DSec，涉及虚拟化、容器、存储、网络等底层基础设施的研发
• 解决从操作系统到应用层的性能、安全和可靠性问题，确保大规模沙箱集群高效运行
• 参与系统栈的全面改造，包括虚拟机、容器隔离、虚拟化网络和混合云架构的设计与实现
• 与系统工程师和模型研究员协作，直接支撑下一代AI模型的训练效率和多样性
• 扎实的系统编程能力，精通Rust、C或Python，注重代码质量与可维护性
• 深入了解计算机体系结构、操作系统原理和分布式系统，能够分析性能瓶颈
• 熟悉虚拟化技术（KVM等）、容器技术（Docker等）以及大规模网络和存储方案
• 具备压测和可观测性工具使用经验，能定位多层级复杂问题

申请策略

• 在求职信中表达对底层原理的好奇心和热忱，特别是对AI基础设施的兴趣
• 提前了解DeepSeek公司背景和产品，面试中可结合Agent平台DSec进行讨论
• 突出系统编程项目经验，特别是Rust/C/Python相关的底层开发
• 展示对计算机体系结构或分布式系统的深入理解，如描述一次文件写入全过程
• 如果有虚拟化、容器、网络或存储相关项目（如VPC、存储系统），重点强调
• 开源贡献或竞赛奖项（CTF、算法竞赛）是加分项，应在简历中醒目列出
• 如果Rust不熟，建议快速上手rustlings并练习系统级项目
• 复习操作系统经典书籍（如《深入理解计算机系统》）和分布式系统理论

面试指南

• 对于流程类问题，按层次（用户态、内核态、硬件）逐步描述，并点出各层潜在瓶颈
• 对于设计类问题，先明确核心需求，再分析关键约束和trade-off，最后给出合理方案
• 对于问题排查类问题，遵循假设-验证-排除的方法，善用压测和可观测性工具
• 请描述一次文件写入从用户态调用到磁盘落盘的完整流程，并指出可能瓶颈
• 谈谈你对大规模分布式系统一致性和可用性之间trade-off的理解
• 如何设计一个隔离性强的沙箱环境？你会采取哪些安全措施？
• 你如何定位一个涉及网络、存储和虚拟化层的复杂性能问题？
• 请分享一个你从0到1搭建的系统项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？