最近看到一个 AI Infra 岗位，门槛不低

昨晚走去地铁站的时候，刚好刷到一个做 AI Infra / GPU Cloud 的架构师岗位，第一眼不是职位名，而是那几个字：GPU、Cloud、Infra 全放在一起，基本就知道不是只会写应用层就能接的。

我后来又停下来多看了两眼，感觉这种职位通常会很吃几块：一边要懂云上资源怎么跑得稳，另一边又要扛住大模型训练、推理那种资源波动。不是单纯把机器堆上去就算完，很多时候卡的是调度、成本、网络、存储，还有团队怎么把这些东西长期维护住。

我自己看这种岗位，最先想的反而不是 title，而是后面日常会不会很杂。今天看集群，明天看带宽，后天处理某个 pipeline 卡住，晚上还要跟应用团队对需求。做得好很值钱，做起来也是真的累。

如果是这条线的人，应该会比较熟这几类关键词：Kubernetes、GPU 集群、云资源优化、SRE、DevOps、分布式系统。写得越偏基础设施，越说明他们要的不是“会用工具”，而是能把整套东西撑起来的人。

我现在比较好奇的是，新加坡这边这类岗位是不是已经开始分得很细了。以前大家还会把 infra、platform、SRE 混着招，现在看起来 AI 起来后，连 GPU cloud 这一层也单独拉出来了。

有在看这类工作的，可以讲讲你们觉得最卡的是哪一块：技术栈、面试题，还是最后谈 scope 的时候最容易偏掉。