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Pre Production Engineer
Pre Production Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公平台工程
平台工程
Ai基础设施
CI/CD
Gitops
Sre
平台工程
自动化运维
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖AI基础设施平台岗，技术栈前沿、成长空间大，WLB未明确但整体发展性极强。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.4万
比平台工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 330 个在招 · 其中平台工程 2 个
市场机会
选择不多
台北 · 平台工程 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建和运营DGX Cloud的DSX OS预生产环境，基于Linux与Kubernetes搭建多租户AI基础设施平台
通过自动化部署、故障排查与持续集成/交付流程，保障开发测试环境的稳定运行，并与软硬件团队协作优化系统可靠性
最低要求
计算机科学或相关领域学士或硕士学位，或具备同等经验
拥有5年以上软件工程实战经验
在软件工程、基础设施、平台工程或SRE领域有扎实的实操经验
具备强大的Kubernetes管理与故障排查能力，重点关注集群/节点生命周期及相关网络存储依赖
具备扎实的Linux与网络基础，能够诊断OS、容器运行时及Kubernetes各层问题
能够开发、调试、测试和维护自动化或工程工具，注重错误处理与安全操作
熟悉Ansible或Terraform等基础设施即代码/配置管理工具，以及CI/CD或GitOps等基于Git的交付工作流
具备良好的判断力，能在变更共享环境时评估影响、保护数据并验证恢复方案
英语听说读写能力良好，能清晰解释技术问题并与跨地区团队协作
工作职责
构建、运营并优化跨多个GPU平台的DSX OS预生产环境
负责初始环境搭建，包括服务器与操作系统配置、Kubernetes引导、配置管理及基于GitOps的部署
管理持续运营工作，包括故障排查、操作系统与软件更新，以及协调固件发布
调查跨越Linux主机、容器运行时、网络、存储、Kubernetes及平台服务的问题
开发并改进用于环境配置、部署、验证和维护的自动化工具
通过CI/CD和GitOps工作流部署配置服务，确保端到端连接性与数据持久化
与软件开发、QA、Bring-up、网络及生产工程团队协作，细化操作流程，沟通风险并解决问题
优先资格
具备构建本地部署或自管Kubernetes集群的经验（包括引导、设置、升级或恢复）
精通Linux或Kubernetes网络、持久化存储、身份认证、可观测性、GitOps或基础设施CI/CD
拥有自动化服务器配置、操作系统镜像制作、远程管理或固件与驱动生命周期管理的经验
熟悉自动化或运营AI、GPU、HPC或其他分布式计算基础设施
有开源项目贡献经历或独立构建的基础设施与自动化项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球AI算力核心企业，接触最前沿的GPU与云原生技术栈
- 技术成长空间大，可直接参与高并发、高可用AI工厂基础设施构建
- 跨国平台提供完善的培训资源与清晰的职级晋升通道
- 预生产环境对稳定性要求极高，需快速响应跨团队联调中的突发故障
- 技术栈迭代快，需持续跟进Kubernetes生态与AI基础设施新特性
- 适合具备5年以上基础设施/SRE经验、热爱自动化与云原生技术、抗压能力强且英语沟通流畅的工程师
缺点 / 挑战
- 跨时区协作与英语书面沟通能力要求较高
角色解读
- 可向高级SRE或平台架构师方向发展，深入AI基础设施与大规模分布式系统设计
- 积累跨地域团队协作与复杂故障根因分析经验后，可转向技术管理或云原生解决方案专家路线
- 负责搭建和维护AI云平台的预生产环境，确保开发与测试阶段的基础设施稳定可用
- 通过Kubernetes、Linux及自动化脚本解决底层系统与网络故障，保障环境高可用
- 协同软硬件团队推进CI/CD流水线与GitOps工作流落地，优化部署与运维效率
- 精通Kubernetes集群管理与故障排查，熟悉Linux内核与网络协议
- 掌握Terraform/Ansible等IaC工具及CI/CD/GitOps自动化流程
- 具备扎实的软件工程与Python/Go等脚本开发能力，能编写高可靠自动化运维工具
申请策略
- 提前研究NVIDIA DGX Cloud产品架构与开源社区动态
- 准备1-2个完整的基础设施故障排查与自动化重构案例，采用STAR法则结构化表达
- 突出Kubernetes集群规模管理经验、自动化运维工具开发成果及CI/CD流水线优化案例
- 量化故障排查效率提升数据与系统可用性指标
- 强调跨部门协作与复杂环境下的变更管理能力
- 深化Kubernetes网络插件与持久化存储原理，补充Prometheus/Grafana等可观测性工具实战
- 加强Go/Python高级编程与单元测试实践，提升自动化脚本健壮性
面试指南
- 采用“背景-行动-结果”结构，重点突出技术选型依据、风险控制措施与量化收益
- 针对故障类问题，按“监控告警定位-隔离影响范围-根因分析-修复验证-复盘预防”逻辑展开
- 请描述一次你主导的Kubernetes集群升级或故障恢复经历
- 如何设计一套兼顾安全与效率的GitOps部署流程？
- 面对跨团队联调时的网络连通性问题，你的排查思路是什么？
- 如何评估基础设施变更对现有业务的影响并制定回滚方案？
- 复习Linux网络栈与容器运行时底层机制，梳理常见K8s组件故障树
- 准备实际项目中的自动化脚本代码片段或架构图
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
薪资福利处于行业领先水平，跨国巨头提供具有竞争力的薪酬包与完善保障，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (4.8千–8.0万/月)
福利待遇competitive salaries、generous benefits package
成长发展
90较高
深度参与AI云原生基础设施前沿技术栈，技术成长路径清晰，对发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Linux、CI/CD、GitOps、Terraform、Ansible、AI Infrastructure
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确说明弹性工时或远程政策，基础设施岗位通常需保障系统在线率，可能面临轮值或应急响应压力，生活化动机满足程度中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
投身AI算力基础设施核心建设，直接赋能下一代计算与自动驾驶技术突破，社会价值与技术使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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