AI Data Infra工程师-【算法引擎部】

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为大数据或AI基础设施领域的专家，主导核心组件设计与优化
• 横向拓展：了解算法模型全流程，向AI系统架构师或技术负责人方向发展
• 管理路径：积累经验后带领团队，负责更大规模的数据平台和基础设施项目
• 构建高性能、分布式、可扩展的AI数据平台，支持大模型和搜推广等核心模型的数据生产和迭代
• 开发实时/离线分布式计算系统、流批一体化的AI数据湖存储系统，以及CPU/GPU混合计算Ray引擎
• 与算法工程师紧密合作，深入理解端到端AI研发流程，负责数据工程方案的架构设计和实现
• 精通C++或Java，具备扎实的计算机基础和优秀的编码能力
• 深入理解Flink、Ray、Spark、Hudi等大数据系统或分布式计算/存储系统原理
• 熟悉推荐或大模型领域的主流模型结构，了解PyTorch等深度学习框架

申请策略

• 在简历和面试中突出对AI数据领域的技术热情和实际项目成果
• 了解快手AI数据平台的技术文章或公开分享，展现对业务的理解
• 突出大数据系统开发经验，特别是Flink、Spark、Ray、Hudi等相关项目
• 展示分布式系统设计能力，如数据分片、容错、流批一体等设计案例
• 强调与算法团队合作的经验，或参与过推荐/大模型相关的数据工程
• 深入学习Flink或Ray的源码，理解其核心机制
• 补充GPU编程（如CUDA）或混合计算相关知识
• 了解大模型训练数据流水线（如数据准备、预处理、采样）的常见挑战

面试指南

• 技术原理结合项目实践：先讲清楚原理，再用自己项目中的实际案例佐证
• 对比分析：突出不同技术的优劣和选型依据
• 问题解决思路：强调从业务需求出发，分析瓶颈，设计可扩展的解决方案
• 请介绍一个你设计或优化过的分布式数据系统，重点说明面临的挑战和解决方案
• Flink和Spark在流处理方面有什么区别？你如何选择？
• 如何构建一个支持大模型训练的高效数据流水线？
• 请解释Hudi的数据湖架构，以及它如何支持增量处理？
• 在分布式系统中，如何保证数据的一致性和可靠性？