Specialist Solutions Architect, EC2 Compute & Cloud Native, SSO

优缺点分析

角色解读

• 横向发展：可深入 AWS 其他专业领域（如存储、网络、数据库），成为跨领域专家
• 纵向晋升：从 Specialist Solutions Architect 到 Principal Solutions Architect，或转向产品管理/技术总监岗位
• 行业影响力：通过写博客、演讲、参与开源（如 OpenClaw）成为云计算和 AI 基础设施领域的 KOL
• 负责推动企业客户采用 EC2 Graviton 实例，进行性能基准测试（如 Redis、MySQL、MongoDB、Kafka、Cassandra）并解决 ARM64 兼容性问题
• 设计和交付基于 K8S/EKS 的 Agentic AI 解决方案，包括 Kata/Firecracker 隔离、Karpenter 自动扩缩容、Graviton-first 架构
• 开展客户研讨会，生成生产流水线和 Graviton 收入拉动
• 支持大型客户的 EKS 平台工程（Karpenter 优化、Spot 实例多样化、可观测性）
• 与 EC2/EKS 服务团队协作，参与 PFR、容量规划和新工作负载模式（Agentic AI、HPC、crypto/Web3）的实例选择
• 精通 AWS 核心服务，特别是 EC2、EKS、Graviton 及相关计算优化实例
• 熟悉容器化和编排技术（Kubernetes、Docker），具备 Karpenter 和 Spot 实例管理经验
• 具备性能基准测试和调优能力，熟悉常用中间件（Redis、MySQL、MongoDB、Kafka、Cassandra）
• 了解 Agentic AI 工作负载特性及 ARM64 架构迁移，有客户面对面的方案设计能力

申请策略

• 面试前深入了解 AWS Graviton 的优势和适用场景，准备一个完整的迁移案例
• 关注 AWS 官方博客和 re:Invent 关于 Graviton 和 AI 基础设施的最新发布
• 突出你在 AWS 或云平台上的大规模架构设计经验，特别是涉及 EC2、EKS、Kubernetes 的项目
• 强调性能优化成果，例如通过实例选型、Spot 实例、ARM 迁移实现显著性价比提升
• 展示客户 Workshop 和解决方案设计能力，包括技术方案撰写和演讲经验
• 如果有 ARM64/Graviton 迁移经验或 Agentic AI 相关项目，务必重点提及
• 补充 Agentic AI 相关知识，了解 LangChain、RAG 等框架及在 K8S 上的部署模式
• 深入学习 Karpenter 自动扩缩容策略和 Spot 实例最佳实践

面试指南

• 对于迁移类问题，采用 STAR 法则（情境-任务-行动-结果），突出技术决策和量化成果
• 对于设计类问题，先明确需求约束，再提出架构方案（包括技术选型、容错、成本优化），并解释权衡
• 对于基准测试问题，强调测试方法论（控制变量、测试工具、负载模型）和结果分析
• 请描述一次你将客户工作负载迁移到 Graviton 的经历，遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 如何设计一个基于 EKS 的可扩展 Agentic AI 基础设施？考虑哪些安全和高可用设计？
• 假设客户使用 MongoDB 在 M7i 实例上，你如何设计基准测试来证明 Graviton 的优势？
• Karpenter 与 Cluster Autoscaler 相比有哪些优势？你如何在生产环境中配置 Spot 实例？
• 你如何衡量和证明解决方案带来的成本节约或性能提升？请给出具体指标和方法