AI基础架构开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 从AI基础设施工程师向系统架构师发展，负责更大规模分布式系统的设计
• 可专精于计算优化（GPU/HPC）方向，成为底层性能专家
• 也可横向拓展至AI平台产品化，转型为AI平台技术负责人或架构师
• 设计并实现大规模AI训练和推理平台，包括资源调度、任务编排等核心组件
• 优化GPU/CPU计算效率，通过底层系统调优提升集群资源利用率和计算速度
• 参与Kubernetes等容器编排平台的二次开发，定制化满足AI工作负载需求
• 与算法和业务团队协作，确保平台稳定高效地支撑模型开发和部署
• 精通Linux操作系统和容器技术，能进行底层性能分析和优化
• 深入理解Kubernetes架构和原理，具备自定义开发能力
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python、Golang或C++至少一种语言
• 对AI基础设施和分布式计算有热情，了解主流的开源AI平台工具

申请策略

• 在面试中多展示对系统性问题的思考，如“如何设计一个高效的训练任务调度系统”
• 关注地平线AI基础设施部门的技术博客或开源项目，面试时体现对公司的了解
• 突出Kubernetes相关的实际项目经验，包括自定义开发或二次开发经历
• 强调在大型集群中的性能优化成果，如GPU利用率提升、任务调度效率改进等
• 展示对Linux系统、容器（Docker/containerd）的深入理解，包括内核参数调优等
• 如果有开源贡献（尤其是Kubeflow/Argo等AI相关项目），务必重点列出
• 加深对Kubernetes调度器、自定义控制器等扩展机制的了解
• 学习主流AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow）的分布式训练原理

面试指南

• 对于系统设计类问题，采用“明确需求-分解模块-权衡方案-总结”的结构
• 对于性能优化问题，遵循“问题定义-定位瓶颈-实验验证-量化收益”的思路
• 请谈谈你对Kubernetes调度器工作原理的理解，如何优化调度性能？
• 描述一下你过去如何优化一个分布式训练系统（如GPU利用率、数据传输瓶颈等）？
• 如果你设计一个AI训练平台，你会如何规划资源调度和任务编排的架构？
• 解释一下Cgroups和Namespace在容器中的作用，以及如何调整它们来优化性能？
• 请分享一个你通过底层系统调优解决性能问题的具体案例
• 复习Kubernetes自定义控制器、Operator模式、调度器扩展等高级特性