AI Infra研发专家

优缺点分析

角色解读

• 在AI Infra领域深耕，成为技术专家，主导核心组件架构演进
• 向技术管理方向发展，带领团队负责AI基础设施的整体规划与实施
• 横向拓展至云原生、大数据等相邻领域，提升综合技术影响力
• 负责Agent Sandbox组件的开发，包括SDK、运行时和控制面，确保多租户隔离与安全
• 设计并开发AI Gateway核心组件，实现模型路由、鉴权、限流与成本控制
• 负责GPU容器的调度与资源管理，优化算力池化与在离线混布
• 构建AI Infra稳定性体系，包括可观测性、告警、SLA、容灾与故障处理
• 精通Python、Golang、C++等至少一种编程语言，具备扎实的编码能力
• 熟悉Kubernetes，包括CRD/Operator开发、容器运行时和网络策略
• 了解大模型推理引擎（如vLLM、SGLang、TensorRT-LLM）及Agent技术栈
• 具备分布式系统开发经验，熟悉网关、限流、鉴权等组件

申请策略

• 在申请时，强调对AI Infra稳定性的理解，并准备相关案例
• 关注滴滴Fintech业务方向，了解其AI应用场景，在面试中展现业务敏感度
• 突出在AI推理、GPU调度或相关领域的项目经验，特别是涉及vLLM、K8s等技术的实践
• 强调在稳定性、性能优化或故障处理方面的具体成果，用数据量化
• 展示对Agent技术栈（如Function Calling、MCP）的理解或应用
• 提及参与开源项目或技术社区贡献，体现技术热情
• 深入学习Kubernetes的调度与网络原理，尝试编写CRD或Operator
• 熟悉主流推理引擎的架构与优化方法，了解其性能瓶颈

面试指南

• 从需求出发，先明确目标与约束，再设计架构，最后考虑扩展性与容错
• 结合具体项目经验，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来阐述
• 强调数据驱动，用指标（如延迟、吞吐、可用性）来量化效果
• 请描述你如何设计一个高可用的AI推理网关，包括限流、鉴权与降级策略
• 在Kubernetes中，如何实现GPU资源的高效调度与隔离？
• 如何监控和优化大规模AI推理服务的性能与稳定性？
• 请谈谈你对Agent技术栈（如Function Calling、MCP）的理解
• 在稳定性保障中，如何设计SLA体系并确保其达成？