Senior Solutions Architect, CSP System

优缺点分析

角色解读

• 您将成长为英伟达在Agent网络基础设施领域的核心专家，成为连接中国CSP客户与全球研发团队的关键桥梁
• 随着AI数据中心网络的快速发展，您有机会晋升为技术总监或首席架构师，领导更大规模的技术团队和战略项目
• 您还可以向产品管理或研发方向转型，将客户需求转化为产品路线图，或深入开源社区，成为行业技术领袖
• 作为英伟达中国区CSP解决方案架构师，您将负责推动BlueField DPU和DOCA软件栈在腾讯、阿里等中国头部云服务商的落地，提供端到端的技术咨询和方案设计
• 您将专注于AI Agent基础设施的网络架构，包括DPU加速的API网关、Agent流量调度、多Agent通信基础设施等，并主导PoC、试点和生产部署项目
• 您需要与英伟达全球研发团队紧密合作，收集中国CSP客户需求，推动产品路线图迭代，并参与开源社区贡献，塑造行业标准
• 您还将负责技术培训、研讨会和最佳实践沉淀，指导初级团队成员，并跟踪行业前沿趋势，输出战略洞察
• 需要7年以上数据中心网络架构、云原生网络、DPU/SmartNIC开发或大规模L4-L7流量管理系统的经验
• 精通C/C++和Python编程，熟悉数据平面编程（DPDK、eBPF/XDP、P4或DOCA）和网络协议栈
• 深入了解API网关（Envoy、Nginx、HAProxy）、服务网格（Istio、Cilium）和云原生网络（CNI、Kubernetes）
• 了解AI推理服务架构（vLLM、TensorRT-LLM、Triton）以及网络如何支持推理流量模式，具备出色的沟通和跨团队协作能力

申请策略

• 在申请前，深入了解NVIDIA的DPU产品线（BlueField、ConnectX）和DOCA软件栈，以及其在AI数据中心的应用
• 准备一个关于如何为CSP设计DPU加速API网关或Agent流量优化方案的技术演讲，展示您的专业深度和解决方案能力
• 突出数据中心网络架构、DPU/SmartNIC或API网关等领域的项目经验，强调具体的技术挑战和量化成果
• 重点展示C/C++/Python编程能力，以及DPDK、eBPF、DOCA等数据平面编程经验
• 强调与大型CSP或云服务商合作的项目经历，以及AI推理基础设施（如vLLM、TensorRT-LLM）相关经验
• 如有开源项目贡献（Envoy、Cilium、Istio等），务必突出，并附上公开的贡献记录
• 深入学习BlueField DPU和DOCA SDK，特别是DPA编程和硬件转向规则，可参考NVIDIA官方文档和社区资源
• 了解Agentic AI基础设施模式，如MCP、A2A协议，以及LangChain、CrewAI等运行时架构，并动手实践

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出您的技术决策和量化成果
• 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合具体项目经验，展示您的实践深度和解决问题的能力
• 对于战略问题，展示您对行业趋势的理解，并结合NVIDIA的产品和技术，提出有前瞻性的见解
• 请详细描述您设计或优化一个大规模API网关或L7代理系统的经历，如何应对高并发和低延迟挑战？
• 您如何理解DPU在AI数据中心网络中的作用？请举例说明如何利用DPU加速Agent API网关或推理流量调度
• 请介绍您与大型CSP或云服务商合作的项目，您如何推动技术方案落地并量化业务价值？
• 您对Agentic AI基础设施有何理解？如何看待MCP、A2A等协议对网络架构的影响？
• 请分享一个您如何跨部门协作，推动一个复杂技术项目从概念到交付的案例