云原生与GPU计算平台工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为云原生或AI计算基础设施领域的专家架构师
• 横向拓展：向平台负责人或SRE负责人发展，负责更广泛的平台可靠性或效能体系
• 领域结合：深入理解AI训练流程，成为AI Infra（AI基础设施）领域的专家，支撑前沿AI算法落地
• 负责构建和维护支撑AI模型训练的底层算力平台，核心是Kubernetes集群与GPU资源管理
• 设计并实现高效的资源调度策略，确保不同训练任务能公平、快速地获取所需计算资源
• 解决平台稳定性问题，建立自动化运维和故障恢复机制，保障大规模计算任务连续运行
• 与上游的AI训练团队和底层的网络存储团队紧密协作，打通算力交付的全链路
• 精通Kubernetes，理解其资源模型、调度器和Operator开发模式
• 深入理解GPU在容器环境下的运行、管理和调度机制
• 具备扎实的Go/Python工程能力，能编写可靠的平台级工具和服务
• 拥有复杂分布式系统的故障排查、性能优化和自动化运维经验

申请策略

• 在简历或面试中，可表达对具身智能领域的兴趣和理解，说明为何希望参与其基础设施建设
• 研究该公司或其技术博客关于云原生平台建设的公开分享，了解其技术选型和痛点，使面试回答更具针对性
• 突出在Kubernetes集群建设、运维或Operator开发方面的具体项目经验与成果
• 详细描述与GPU资源管理、容器化AI训练相关的任何实践经历
• 列举使用Go/Python开发的平台工具、自动化脚本或解决复杂工程问题的案例
• 体现与多团队协作、接口设计及变更治理的沟通协调能力
• 系统性学习Kubernetes调度器源码、Volcano/Kueue等批处理调度项目，补充理论知识
• 实践搭建包含GPU节点的Kubernetes集群，熟悉NVIDIA GPU Operator、Device Plugin等工作原理

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验，突出个人贡献和量化结果
• 对于技术方案题，先阐述问题分析思路（如监控指标、日志分析），再给出解决方案，并讨论不同方案的权衡
• 讨论优化问题时，结合具体指标（如调度延迟、GPU利用率、任务排队时间）和具体手段（如调度策略调整、资源拓扑感知）
• 请描述一个你设计和实现的Kubernetes Operator或自定义控制器，它的核心逻辑是什么？解决了什么问题？
• 在管理大规模GPU集群时，你遇到过哪些典型的资源调度或性能问题？你是如何分析和解决的？
• 如果一个AI训练任务因为GPU资源不足而长时间等待，你会从哪些角度分析并优化这个问题？
• 如何保证一个关键的集群组件（如调度器）的高可用和快速故障恢复？请描述你的方案
• 请介绍你使用GitOps进行集群组件发布的经验，其中最关键的设计和挑战是什么？