面试指南
本指南整理 AI Infrastructure 面试的常见考察方向与准备建议。
面试方向
1. 基础能力
- Linux 内核、进程、内存、IO
- 计算机网络（TCP/UDP、HTTP/gRPC、RDMA）
- 存储（文件系统、对象存储、缓存）
- 分布式系统（CAP、一致性协议、消息队列）
2. 云原生
- Kubernetes 架构与调度
- 控制器模式、Operator
- 容器网络与存储
- GPU 在 Kubernetes 上的管理与调度
3. AI 平台与 LLMOps
- 模型训练流水线
- 模型服务与推理优化
- vLLM / TensorRT-LLM / SGLang 对比
- LLM Gateway 设计
4. Agent 与 RAG
- MCP 协议与架构
- Agent Runtime 设计
- RAG 检索与评估
5. AI SRE
- 可观测性三大支柱
- SLO / Error Budget
- 故障排查与事件响应
面试题来源
本手册每个主题的 面试题 章节都提供了分层题目：
- 初级
- 中级
- 高级
- Staff
- Architect
例如：
准备建议
- 先按 学习路线 系统学习
- 每个主题阅读后，先自己回答面试题，再对照参考答案
- 结合实际项目经验，准备具体的生产踩坑案例
- 多画图：架构图、流程图、时序图是面试加分项
持续更新
本指南会随着手册内容扩展而持续更新。