AI平台DevOps工程实习生

优缺点分析

角色解读

• 短期内可深入掌握云原生技术栈（如K8s、Helm、Prometheus），成为团队的SRE或平台运维骨干
• 长期可向平台架构师、SRE专家或DevOps负责人方向发展，参与更大规模的基础设施设计
• 积累AI行业运维经验后，也可向AI平台、MLOps等交叉领域拓展职业机会
• 负责AI平台基础设施的日常维护，具体是使用Helm管理Kubernetes集群的应用部署配置
• 参与开发自动化工具，提升团队在代码集成、测试和部署（CI/CD）方面的效率
• 协助保障平台稳定运行，包括监控系统告警响应和故障的初步排查
• 通过梳理文档和流程，将重复性操作标准化（SOP），减少人工操作
• 必须掌握Linux基础操作和Git版本控制，这是所有开发运维工作的基石
• 需要理解容器化技术（Docker）和容器编排平台（Kubernetes），并动手实践
• 至少熟练使用Python、Go或Shell中的一种编程语言，用于编写自动化脚本或工具
• 具备良好的文档阅读、问题记录和沟通能力，能清晰反馈技术风险

申请策略

• 在申请材料中可以简单提及你对“智元机器人”或其技术方向（如机器人AI）的了解，展现你的诚意和准备
• 面试前深入了解这家公司的主要产品或技术博客，以便更好地理解该平台岗位在业务中的价值
• 重点突出与Kubernetes、Docker、CI/CD相关的课程设计、个人项目或开源贡献经验
• 详细描述使用Python/Go/Shell完成的自动化脚本或工具项目，体现解决问题的思路
• 如有任何运维监控、系统故障排查或团队协作的经历，也应清晰列出
• 强调稳定性和学习意愿，如注明可保证较长的连续实习时间
• 系统学习Helm、Prometheus监控和GitOps（如ArgoCD）的基本概念与用法
• 在个人电脑或云服务器上搭建一个最小化的Kubernetes练习环境，亲手实践应用部署

面试指南

• 技术问题：结合你的课程项目、个人实验或阅读过的文档，用具体例子说明概念和操作
• 场景问题（如排障）：遵循“先观察、再定位、后解决”的逻辑，清晰说明步骤和依据
• 动机问题：将个人兴趣（喜欢自动化/提升效率）、岗位理解（支撑AI平台）和公司价值（机器人）三者结合
• 请解释一下Kubernetes是什么？你在什么场景下使用过Docker？
• 描述一个你用Python/Shell/Go编写的自动化脚本，它解决了什么问题？
• 你如何理解CI/CD流水线？GitLab CI的流程有哪些步骤？
• 当监控系统发出一个服务CPU使用率过高的告警时，你的排查思路是什么？
• 你为什么对DevOps/SRE方向感兴趣？为什么选择我们公司的这个岗位？