基础架构工程师/系统开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 向高级基础架构工程师或架构师方向发展，主导大型系统设计
• 可转向AI基础设施、云原生等技术专家路径
• 积累深厚经验后可成为技术团队负责人或技术总监
• 负责AI应用的SaaS基础架构设计，确保系统高可用、高扩展和高性能
• 制定数据库和中间件的架构标准，提升系统稳定性与维护效率
• 参与服务端核心模块开发，解决技术难题并推动技术升级
• 精通至少一种后端语言（C++、Go、Python），具备扎实的编程和系统设计能力
• 熟练掌握MySQL、PostgreSQL等数据库，有性能调优经验
• 熟悉Kubernetes和Docker等容器技术，有微服务架构经验更佳

申请策略

• 关注深信服在AI基础架构方向的技术博客或开源项目，展现技术热情
• 准备一个完整的系统设计案例，展现架构思维
• 突出Linux后台开发经验，展示完整模块或功能开发案例
• 强调数据库性能调优和Kubernetes相关项目经历
• 描述在微服务架构、高可用系统设计方面的实践成果
• 深入学习Kubernetes和容器编排，拿下CKA认证会有帮助
• 强化数据库优化，如MySQL索引、慢查询分析和分库分表方案
• 了解AI应用架构特点，如模型服务、推理管线等

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求，再分层设计，最后讨论权衡和优化点
• 对于性能优化题，先定位瓶颈，再给出具体方案，结合以往经验
• 对于开放性问题，结合项目实践，从技术、业务、团队协作多角度回答
• 请设计一个高可用的微服务架构，考虑服务发现、负载均衡和容错
• 如何优化MySQL查询性能？请举例说明
• Kubernetes中如何实现服务的滚动更新和回滚？
• 你如何确保分布式系统的数据一致性？
• 谈谈你对AI应用基础架构的理解，与普通SaaS有何不同？