平台架构设计： 主导设计支持大模型（LLM）服务与传统AIOps能力融合的技术架构，涵盖高性能计算、分布式训练、推理服务网格等
AI基础设施构建： 构建高可用、可扩展的AI Infra，支撑海量运维数据的处理、大模型的微调（Fine-tuning）及高效推理服务
LLMOps体系建设： 设计和实现涵盖模型开发、评估、部署、服务的自动化流水线，重点保障大模型在生产环境的稳定性与性能
私有云集成与优化： 主导平台与私有云底层（Kubernetes等）的深度集成，实现GPU等异构资源的精细调度与成本管控