高可用/AI infra研发岗

优缺点分析

角色解读

• 在AI Infra领域深耕，成为分布式系统或GPU优化专家
• 向技术架构师方向演进，主导大型平台的设计与演进
• 横向拓展至AI平台、数据中心等更大规模基础设施领域
• 参与跨境电商AI基础设施架构设计，制定技术规范和方案
• 负责复杂技术项目的顶层设计，拆解关键技术问题并推动落地
• 优化Kubernetes或Ray调度系统，提升GPU资源利用率
• 保障GPU集群高可用性，实现故障恢复与弹性容错机制
• 精通Python，具备扎实的数据结构与算法能力
• 深入理解分布式系统、高性能计算或云平台开发
• 熟悉Kubernetes、Ray等资源调度框架
• 了解PyTorch、Megatron-LM、DeepSpeed等深度学习框架的底层实现

申请策略

• 了解京东零售和跨境电商的业务背景，在面试中展示技术如何赋能业务
• 准备一个你解决过的复杂分布式系统或性能优化案例，体现系统思维
• 突出分布式系统或高性能计算项目经验，尤其是Kubernetes、GPU相关
• 展示Python和数据结构功底，可附上GitHub链接
• 如有PyTorch/Megatron-LM/DeepSpeed源码理解或CUDA优化经历，重点强调
• 深入学习Kubernetes调度原理和GPU资源管理
• 阅读PyTorch、DeepSpeed等框架的源码，理解其底层机制

面试指南

• 对于原理类问题，用STAR法则：背景、任务、行动、结果，并结合具体技术细节
• 对于设计类问题，先明确需求约束，再分层阐述架构（如调度层、计算层、存储层、监控层）
• 对于故障案例，突出排查过程、根因分析、解决方案和预防措施
• 请解释Kubernetes调度GPU资源的原理及常见问题
• 如何设计一个高可用的分布式训练集群？
• 谈谈你对PyTorch DDP和Megatron-LM并行的理解
• 如何评估和优化GPU集群的MFU/HFU？
• 你过去解决过的一个最复杂的分布式系统故障案例