机器学习平台开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从平台开发到调度系统专家，成为Kubernetes和AI基础设施领域的资深架构师
• 管理方向：带领平台开发团队，晋升为技术经理或基础架构负责人
• 业务延伸：深入理解AI业务需求，转向算法工程或AI Infra整体架构设计
• 设计和开发大规模机器学习平台，负责资源调度、任务编排和平台可观测性建设
• 管理多云环境下的GPU集群，包括Kubernetes运维、硬件故障排查和性能优化
• 利用AI Agent技术自动化平台日常运维，提升团队效率和用户体验
• 与算法团队协作，支撑大模型训练和推理任务的稳定运行
• 精通至少一门后端语言（Python/Go/Java），Go经验更佳，具备优秀的代码能力和系统设计能力
• 深入理解Kubernetes架构和核心机制，有实际集群运维经验
• 熟悉资源调度原理和调度系统开发，了解Kubeflow、KubeRay等云原生AI平台
• 了解深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和GPU集群管理，具备问题排查能力

申请策略

• 在简历中量化成果，比如管理节点数、调度效率提升百分比等
• 面试前准备一个完整的大规模调度系统架构设计案例，展示系统思维
• 突出Kubernetes深度使用经验，包括集群搭建、运维、问题排查案例
• 展示调度系统或资源管理系统开发经历，特别是大规模集群（千卡/万卡）相关项目
• 强调对开源项目（如Kubeflow、Volcano）的贡献或二次开发经验
• 附上GitHub链接或技术博客，体现对云原生和AI Infra的热爱
• 系统学习Kubernetes调度器原理和自定义调度器开发
• 熟悉GPU虚拟化、RDMA网络、NCCL通信优化等高端运维技能

面试指南

• 对于架构设计问题，采用分层思考：先描述整体架构，再深入核心模块，最后讨论优化和容错
• 对于问题排查类，遵循现象→定位→根因→解决方案的STAR逻辑
• 对于开放性话题，结合实际项目经验，表达自己的见解和思考路径
• 请描述Kubernetes调度器的默认调度流程，如何实现自定义调度策略？
• 千卡GPU集群训练任务时，遇到NCCL超时或OOM如何排查？
• 设计一个支持多租户、多资源类型的机器学习平台调度系统
• 如何监控和优化Kubernetes集群的资源利用率？
• 你对AI Agent在平台运维中的应用有什么看法或实践？