联想 – 云原生智算调度工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为联想云原生智算调度工程师，你将负责AI平台架构设计、开发和优化工作，重点聚焦机器学习模型训练与推理、资源调度、任务调度、模型管理及工作流编排等核心领域。需要熟练使用Golang/Python编程语言，精通Kubernetes架构并具备自定义Operator开发能力，同时需熟悉TensorFlow/PyTorch等主流机器学习框架，能够对GPU/DPU/CPU/IB卡等异构资源进行高效编排调度以提升集群资源利用率。具备Kubeflow、Argo等开源工具实践经验者将获得优先考虑。该岗位要求扎实的算法基础、优秀的系统设计能力和良好的编程风格，工作地点位于北京。

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简历及面试建议：

在准备简历时，你需要特别突出与云原生和AI资源调度相关的技术栈和实践经验。首先确保在专业技能部分明确列出Kubernetes、Golang/Python、TensorFlow/PyTorch等核心技术，并用具体项目说明你的掌握程度。比如’主导开发了基于Kubernetes的AI训练平台，通过自定义Operator实现了GPU资源的动态调度’这样的描述会比简单列出技术名词更有说服力。其次，在项目经历中重点展示你在异构资源调度优化方面的成果，使用量化指标来体现你的贡献，如’将GPU集群利用率从60%提升至85%’。如果有参与过Kubeflow、Argo等开源项目的经验，一定要详细说明你的具体贡献，这将成为简历的亮点。最后，不要忽视基础能力的体现，良好的算法基础和系统设计能力是这个岗位的基本要求，可以通过教育背景或技术博客等附加信息来佐证。

面试准备时，你需要做好技术深度和广度两方面的准备。技术深度方面，面试官很可能会围绕Kubernetes调度机制、自定义Operator开发、GPU资源优化等核心技能进行深入考察，建议提前复习这些知识点并准备2-3个能展示你技术深度的项目案例。技术广度方面，准备好讨论你对主流机器学习框架、各种调度工具的理解和比较。面试中可能会遇到系统设计题目，比如’设计一个支持异构资源调度的AI训练平台’，建议采用结构化思维，从需求分析、架构设计、关键技术选型到性能优化逐步展开。行为面试环节，重点准备团队协作、技术决策和技术攻关相关的案例，使用STAR法则清晰表述。另外，由于这是一个偏底层的技术岗位，面试官会特别关注你的问题解决能力和技术热情，可以在适当时候展示你的技术博客或开源贡献来加分。