【快Star】高性能网络研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从单一协议栈优化到全栈网络架构设计，成为高性能网络领域专家
• 业务方向：深入AI基础设施，结合快手业务需求推动网络演进，晋升为技术Leader或架构师
• 学术方向：结合研究成果发表顶会论文，提升行业影响力
• 研发和优化AI训练/推理场景的集合通信库（如NCCL）和RDMA协议栈，提升大规模GPU集群的通信效率
• 为分布式存储等业务场景定制传输通信库和中间件，解决高吞吐、低延迟的网络问题
• 参与Lossy RDMA网络方案设计，开发拥塞控制算法，确保网络稳定性和性能
• 扎实的数据结构、算法、操作系统和计算机网络基础，是解决复杂网络问题的前提
• 精通C/C++、Python或Golang，熟悉Linux环境下的开发调试，具备定位性能瓶颈的经验
• 深入理解RDMA、拥塞控制、集合通信等高性能网络技术，有至少一个相关项目的实战经验

申请策略

• 提前了解快手的AI基础设施架构（如训练集群规模），面试时展现业务理解
• 准备1-2个深度参与的复杂问题定位案例，展示分析和解决能力
• 突出高性能网络相关项目经历，如RDMA优化、拥塞控制算法实现或集合通信库开发
• 强调编程能力：体现C/C++、Python或Golang的熟练度，以及Linux环境下的调试经验
• 如有学术论文（SIGCOMM/NSDI等），务必列出，并说明在项目中的个人贡献
• 补充RDMA、InfiniBand、RoCEv2等协议细节，动手搭建实验环境
• 熟悉主流集合通信库（如NCCL、MPI）的原理和调优方法
• 学习Linux内核网络栈、DPDK等高性能网络技术

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，清晰展示项目背景和个人贡献
• 技术对比：从原理、性能、适用场景等维度结构化对比不同技术方案
• 问题定位：按照现象→假设→验证→解决思路，展示系统化排查能力
• 请解释RDMA的零拷贝机制及其在AI训练中的优势
• 描述一个你参与过的高性能网络项目，遇到的技术难点是什么？如何解决？
• 如何设计一个拥塞控制算法来优化Lossy RDMA网络？
• 请比较NCCL和MPI在集合通信中的异同
• 在Linux环境下如何排查网络延迟问题？请举例