【地瓜机器人】后端开发工程师（分布式存储方向）

优缺点分析

角色解读

• 可晋升为存储架构师或技术专家，主导公司存储体系演进
• 横向拓展至大数据、AI 基础设施领域，成为云平台架构核心成员
• 在自动驾驶和机器人行业积累稀缺经验，未来可向技术管理或首席架构师发展
• 负责设计、部署和运维企业级分布式存储系统，如 Ceph、MinIO、JuiceFS、Alluxio
• 基于 Kubernetes 实现云原生存储，包括 PV/PVC、CSI、存储类等容器存储方案
• 面向 AI 训练和推理场景进行存储性能优化，解决 IO 瓶颈和延迟问题
• 参与混合云存储架构规划，实现自建存储与公有云的数据协同
• 精通分布式存储原理和主流产品（Ceph、MinIO、JuiceFS、Alluxio）
• 熟练掌握 Kubernetes 和云原生技术栈，有容器化存储落地经验
• 精通 Go 或 Python 编程，具备工具开发和组件二次开发能力
• 熟悉 AI 训练/推理场景的存储需求，有性能调优实战经验

申请策略

• 了解地平线在自动驾驶和机器人领域的具体业务，思考存储如何支撑 AI 模型训练
• 面试前复习分布式存储的底层原理（如 RAFT、CRUSH 算法、元数据管理）
• 准备一份自己主导的存储架构设计文档或性能调优报告，展示系统思维
• 突出你在 Ceph、MinIO、JuiceFS 或 Alluxio 方面的实际部署和故障排查经验
• 展示 Kubernetes 中存储相关的项目，如 CSI 驱动开发或 PV/PVC 自动化管理
• 列举 AI 训练/推理场景下存储性能优化的具体案例，包括指标提升和业务影响
• 强调编程能力：用 Go/Python 开发的自动化工具或存储组件定制
• 如果对 JuiceFS/Alluxio 不熟，建议深入学习其架构和 K8s 集成方案

面试指南

• 技术问题：先说明问题背景和目标，然后列出分析过程和所用工具，最后给出具体方案和效果
• 架构设计：先明确需求和约束，然后对比可选方案，给出决策理由，最后阐述细节和容错
• 经验描述：使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），突出你的个人贡献和量化成果
• 请详细描述你是如何优化 Ceph 集群的 IO 性能的，有哪些关键指标？
• 如何在 Kubernetes 中动态挂载 JuiceFS 卷？CSI 驱动的工作流程是怎样的？
• 当分布式 AI 训练出现存储瓶颈时，你会如何排查和解决？
• 设计一个混合云存储架构，要求数据在不同云之间同步且有容灾机制
• Go 或 Python 中如何进行高并发下的文件读写优化？举例说明