云原生研发工程师 （实习）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为云原生专家，深入掌握 Kubernetes 生态与 AI Infra 技术
• 可向 SRE、架构师或算法工程师方向发展，依托机器人行业全链路知识
• 优秀者有机会转正，参与公司核心产品研发，积累前沿项目经验
• 参与基于 Kubernetes 的云原生平台核心系统开发，涉及多云管理、GPU 优化、容器编排等方向
• 协助搭建混合云基础服务，包括网络、存储、边缘节点、可观测性等组件
• 与 SRE 协作解决部署问题，跟踪云原生与边缘计算新技术趋势
• 扎实的 Golang 编程基础和计算机基础，熟悉数据结构和计算系统
• 了解 Docker、Kubernetes 等容器技术，有二次开发经验者优先
• 对云原生开源项目（如 OpenYurt、KubeEdge）有认知，具备技术热情

申请策略

• 了解智元机器人的业务方向（通用机器人），在面试中表达对机器人 AI Infra 的兴趣
• 准备好一个云原生相关项目或实验，展示技术深度
• 突出 Golang 项目经验，特别是 Kubernetes、Docker 相关开发或使用经历
• 展示对云原生开源项目的了解（如 OpenYurt、KubeEdge），体现技术热情
• 强调动手能力和问题解决能力，附上 GitHub 或技术博客链接
• 提前熟悉 Kubernetes 核心概念及常用操作，尝试搭建小型集群
• 学习容器网络（CNI）、存储（CSI）等扩展机制，了解边缘计算原理

面试指南

• 技术题：先讲核心概念（如 Pod、Service），再结合具体场景（如调度、网络）展开
• 项目题：使用 STAR 法则（情景、任务、行动、结果），突出个人贡献和技术难点
• 开放题：从理论结合实际，展示对前沿技术的关注和思考
• 请解释 Kubernetes 的调度器工作原理
• Golang 中 goroutine 与 channel 的用法，及如何避免并发问题
• 如何设计一个多云集群管理方案？
• 介绍一个你参与过的云原生项目，遇到的最大挑战是什么？
• 你对边缘计算与云原生结合有什么理解？