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实习IaaS研发实习生（J99325）
深圳市 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- -计算机相关专业本科或硕士在读，具备扎实的计算机基础
- -了解 Kubernetes、容器、云原生等相关技术体系，对容器平台或分布式系统有实践兴趣
- -熟悉 Go、Python、C / C++、Java 中至少一种编程语言，具备良好的编码能力，熟悉 Go 语言者优先
- -熟悉 Linux 操作系统基础，了解进程、网络、存储、资源隔离等基本原理
- -具备良好的工程习惯、文档意识和沟通协作能力，能够主动学习并推动问题解决
- -对 GPU、RDMA、高速网络等算力基础设施有一定了解，对 AI Infra 方向有较强兴趣
- -有 Kubernetes、云原生、分布式系统、GPU / HPC 相关项目经验者优先
- -了解大模型训练与推理的基本流程，能够从平台侧理解其运行需求者优先
- -了解多卡/多机场景下常见并行模式（如 TP/DP/PP/PD）者优先
- -具备较强的问题分析与定位能力，能够在指导下完成复杂系统中的问题排查与模块开发
岗位描述
【岗位职责】
-参与 AI Infra 核心平台的研发与建设，协助支撑大模型训练与推理业务的稳定运行，参与 GPU、RDMA、高速网络等算力资源在云原生体系中的管理与调度能力开发
-参与 GPU、RDMA 等 IaaS 资源的自动化准入、能力识别、基准测试与性能评测，协助建设标准化算力验收与持续评测体系，支持不同硬件规格在集群环境下的可用性验证
-参与 Kubernetes 容器平台相关模块的研发与优化，协助推进平台在高可用、稳定性、安全性、性能、可扩展性等方向的能力建设，参与调度、资源隔离、设备插件、网络或存储等相关模块的开发与问题排查
-参与大模型推理与训练业务的平台侧工程化落地，协助优化资源利用率、调度效率与平台稳定性，支持推理与训练场景下的资源管理与性能优化工作
-参与多卡、多机 GPU 集群场景下的平台研发与稳定性建设，协助分析和处理生产环境中的性能抖动、资源碎片化、调度异常等问题
- - 参与运维与运营平台后端研发，支持算力运营、性能监控、容量管理与成本治理等相关能力建设，参与监控、日志、Tracing 等可观测体系的开发与维护，推动常见问题定位与处理流程的自动化
【任职要求】
-计算机相关专业本科或硕士在读，具备扎实的计算机基础
-了解 Kubernetes、容器、云原生等相关技术体系，对容器平台或分布式系统有实践兴趣
-熟悉 Go、Python、C / C++、Java 中至少一种编程语言，具备良好的编码能力，熟悉 Go 语言者优先
-熟悉 Linux 操作系统基础，了解进程、网络、存储、资源隔离等基本原理
-具备良好的工程习惯、文档意识和沟通协作能力，能够主动学习并推动问题解决
-对 GPU、RDMA、高速网络等算力基础设施有一定了解，对 AI Infra 方向有较强兴趣
-有 Kubernetes、云原生、分布式系统、GPU / HPC 相关项目经验者优先
-了解大模型训练与推理的基本流程，能够从平台侧理解其运行需求者优先
-了解多卡/多机场景下常见并行模式（如 TP/DP/PP/PD）者优先
-具备较强的问题分析与定位能力，能够在指导下完成复杂系统中的问题排查与模块开发
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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