1.1 精通 Kubernetes 核心组件（kube-scheduler、kube-controller-manager、kubelet）的源码与运行机制 熟悉 Device Plugin 的注册、资源上报（ListAndWatch）及资源分配（Allocate）流程 1.2 具备基于 Kubernetes 开发自定义插件经验，如调度器插件、网络插件、存储插件等，需熟悉 CRD（自定义资源）和 Operator 模式 1.3 熟悉 GPU 等异构设备的资源管理，包括 NVIDIA GPU 虚拟化（如 MIG 技术）、设备健康监控及性能调优 1.4 掌握 Docker/containerd 容器运行时原理，熟悉 NVIDIA Container Toolkit 或 nvidia-container-runtime 的集成配置。 1.5 熟悉云原生生态工具链（如 Prometheus、Istio、Argo Workflow），并了解其在 GPU 集群中的应用场景。 编程与系统设计能力 1.6 至少精通 Golang 或 Python，具备高性能服务开发经验，熟悉 gRPC、多线程编程及性能优化。 1.7 熟悉分布式系统设计，包括任务调度、资源弹性扩缩容、高可用架构等，需有大规模集群管理实践经验 1.K8s源码贡献经验 2.GPU集群开发，调试和优化经验