提升AI Infra的稳定性与可靠性：设计、开发并优化大模型推理服务平台，实现服务的高可用、容灾、自动扩缩容与平滑发布
构建和完善监控与可观测性体系，从硬件、驱动、模型服务到业务API，实现全链路追踪、智能告警与根因分析，将MTTR降至最低
开发自动化运维与自愈工具，处理GPU故障、网络异常、依赖服务中断等复杂场景，保障SLA
极致优化性能与效率：深入优化大模型推理性能，应用动态批处理、持续批处理、PagedAttention、量化、模型编译等前沿技术，显著降低响应延迟、提高吞吐量
开发和维护GPU资源调度与管理系统，提升GPU利用率，减少资源碎片
构建模型生命周期管理工具，实现模型的版本控制、A/B测试、蓝绿部署与流量调度，确保性能与效果的平稳迭代
精细化成本控制与优化：构建资源成本核算与分摊体系，精确追踪每个项目、每个团队、每个模型的GPU/算力消耗
开发智能资源调度策略，利用竞价实例、混合部署、弹性计算等手段，在保证SLA的前提下最大化成本效益
实现自适应推理优化，根据请求特征、业务优先级动态调整计算精度与资源分配，实现“好钢用在刀刃上”
全栈开发，打造一流开发者体验：负责或参与开发面向内部AI应用开发者的Web管理平台与API，提供从模型部署、服务监控到成本分析的一站式自助服务
设计和实现稳定、易用的客户端SDK/API，降低业务方接入和使用大模型能力的门槛