🎯 背景先说清楚：

• 前东家：Meta Infra → 推荐系统后端 → OpenAI Infra平台
• 求职目标：Google / DeepMind / OpenAI Infra类组
• 面试经历：5轮技术（系统设计为主导） + 1轮管理 +，算法比例极小
• 当前状态：已上岸，L6 offer在手，组对标的是 Gemini 应用层团队

💻 技术面一：设计一个 Embedding 多租户服务平台

面试官开局就问我：“假设你要在一个支持多个产品线的内部平台上部署 embedding 服务，你如何设计架构、隔离性、资源调度？”

我的回答框架：

☁️ 服务层：

• 多租户隔离：通过 workspace / tenant id + namespace 实现资源分离
• 模型注册：支持版本管理、配置 freeze window 和 rollback
• Feature binding：引入 feature tag 系统对 embedding 进行语义标注和优先级排序

⚙️ 调度层：

• GPU资源管理：结合 Nvidia MPS + Pod affinity 策略实现动态load/unload
• 热点embedding缓存：LRU + Clock hybrid eviction policy
• 数据倾斜解决：基于访问频率分区路由 + 动态 rebalancing

🧠 面试官重点追问：

“如果一个tenant部署了百亿级embedding，但访问90%集中在前1%怎么办？”

我提到了 embedding pruning + FAISS近似查表降级策略，他很满意。