端到端优化：在主流框架（如vLLM和SGlang）上构建和优化端到端分布式推理（例如，P/D解耦和Large-EP）和强化学习解决方案
与GPU库团队协作：与内部团队紧密合作，分析和改进AMD GPU上的训练和推理性能
与开源维护者协作：与框架维护者合作，确保代码更改符合要求并集成到上游
在分布式计算环境中工作：在横向扩展（多GPU）和纵向扩展（多节点）系统上优化深度学习性能
利用尖端编译器技术：利用先进的编译器技术来提高深度学习性能
优化深度学习流水线：增强整个流水线，包括集成图编译器
软件工程最佳实践：应用合理的工程原理以确保稳健、可维护的解决方案