AI基础设施研发工程师-27届

优缺点分析

角色解读

• 向云原生架构师、AI基础设施专家或SRE技术负责人演进
• 可横向拓展至分布式存储、边缘计算节点管理或大模型训练平台底层架构设计
• 负责AI加速卡集群的K8s插件开发与调度逻辑优化
• 构建容器运行时与调度器扩展功能以支撑大规模任务编排
• 开发故障采集与根因分析系统
• 落地AIOps实现运维自动化与稳定性提升
• 精通Go或Python语言及高并发系统开发
• 深入掌握Linux内核机制与性能剖析工具
• 熟悉K8s/Docker原理及MySQL/Git工作流
• 具备Shell脚本编写与自动化运维实战能力

申请策略

• 提前准备笔试算法与操作系统基础题
• 面试时重点阐述对算力调度瓶颈的理解与优化思路，展现从现象到本质的系统性排查逻辑
• 突出K8s二次开发、容器运行时定制或Linux性能调优的项目经历
• 量化展示高并发系统开发成果与开源社区贡献（如PR合并数、技术博客阅读量）
• 强化Go/Python在云原生生态中的工程化应用
• 系统学习K8s源码架构与CNI/CRI插件开发规范
• 补充可观测性体系与AIOps落地方法论

面试指南

• 采用STAR法则结构化叙述项目背景、行动与结果
• 结合具体指标（如延迟降低百分比、MTTR缩短比例）量化技术收益
• 展现分层排查（应用层-容器层-宿主机层-硬件层）的系统性思维
• 请详细介绍你参与过的K8s插件开发或容器化项目，遇到了哪些难点？
• 如何定位并解决Linux系统层面的性能瓶颈（如CPU软中断、内存泄漏）？
• 面对大规模AI集群突发故障，你的标准化排查思路与优先级是什么？
• AIOps在实际运维场景中如何与传统监控手段结合落地？
• 复习操作系统、计算机网络与数据结构核心考点