机器学习资源调度系统工程师

优缺点分析

角色解读

• 从资源调度工程师向AI基础设施架构师发展，深入系统各层（内核、容器、调度）提升全栈能力
• 横向扩展至AI平台的其他模块，如训练框架优化、推理引擎等，成为AI基础设施领域专家
• 纵向晋升为技术专家或技术管理，带领团队打造行业领先的AI基础设施
• 参与美团机器学习平台的资源调度系统设计，优化集群资源利用率，支撑大规模AI训练与推理
• 构建和维护大规模GPU集群，保障高可用与高性能，与算法团队协作优化调度策略
• 建设全栈可观测体系，基于监控数据驱动资源优化与容量预测，开发自动化运维工具
• 扎实的编程基础，熟练掌握Go、Python或Java，熟悉云原生技术栈如Kubernetes、Docker
• 具备大规模集群管理经验，熟悉GPU计算、分布式训练相关技术
• 良好的系统设计与问题排查能力，有机器学习平台开发经验者优先

申请策略

• 关注美团的AI基础设施技术博客或开源项目，了解团队技术栈和方向
• 在简历和面试中强调对系统稳定性和资源效率的理解，体现工程思维
• 突出大规模集群管理或分布式系统相关项目经验，尤其是Kubernetes、Docker等云原生技术实践
• 强调在GPU计算、资源调度或性能优化方面的具体成果，用数据体现提升效果
• 展示编程能力（Go/Python）和系统设计能力，最好有开源贡献或技术博客
• 深入学习Kubernetes调度原理和源码，理解其工作机制和扩展方式
• 补充GPU计算和分布式训练相关知识，了解常见框架（如PyTorch、TensorFlow）的分布式训练策略

面试指南

• 对于调度优化问题，可以从现状分析、瓶颈定位、优化方案（如优先级调度、资源预占、碎片整理等）、效果量化四个步骤回答
• 对于系统设计问题，可以采用需求分析、架构设计、关键组件、权衡取舍、评估指标的结构
• 请描述你参与过的一个大规模集群调度系统，如何优化资源利用率？
• Kubernetes中调度器的工作原理是什么？如何实现自定义调度策略？
• 在分布式训练中，如何平衡GPU计算、显存和网络带宽？遇到过什么瓶颈？
• 如何设计一个可观测性系统来监控集群健康状态并驱动容量规划？
• 假设集群出现大量GPU利用率低下，如何排查并解决？
• 复习Kubernetes调度器和资源管理相关概念（如LimitRange、ResourceQuota、Pod优先级与抢占）