主导大规模GPU集群的全局资源调度，通过精细化管理和优化策略，显著提升资源利用率，确保离线和在线任务的高效稳定运行
深入优化RDMA高速网络、分布式存储与计算资源的协同调度，有效解决大规模训练任务中的性能瓶颈，提升整体计算效率
基于Kubernetes、Docker等云原生技术，构建高可用调度框架，全面支持分布式训练框架，实现任务编排、容灾与混部能力，并深入K8s调度器、CSI插件及CRD的开发，推动大规模训推技术的实际落地
积极探索混合云、虚拟化等异构计算等前沿方向，不断推动技术与平台能力的升级和创新