千问千问C端事业群-大模型训练专家-AI搜场景

1. 负责面向AI教育领域战略级内容产品建设和应用，结合大模型前沿技术解决行业核心问题。 2. 负责提升面向核心任务的大模型后训练和综合效果迭代。通过大模型、NLP、强化学习等级技术完善智能决策、内容理解等核心领域的应用技术体系。

1. 超大规模训练架构：负责百亿至万亿参数模型的分布式训练架构设计与演进。针对数千卡 GPU 互联场景，通过自顶向下的性能分析，利用 5D 并行以及通信优化策略，消除大规模分布式训练瓶颈，提升训练效率和线性加速比。 2. 极致性能优化与算子开发：深入软硬协同层，通过手写 CUDA / Triton 算子、算子融合及 XLA / MLIR 等编译优化技术，挖掘 GPU 硬件极致算力，打造一流的执行引擎，追求业界SOTA的 MFU。 3. 训练框架演进：结合前沿的大语言模型（LLM）与多模态模型结构，协同算法团队进行框架级优化（如 Checkpointing、显存优化、Overlap 通信掩盖），优化单位算力的模型效果。 4. AI 创新应用落地支撑：作为算力基座的核心支撑，支持行业顶尖的 GPT、AIGC、多模态模型在 AI 创新应用场景的业务落地，解决实际业务中的大规模与稳定性挑战，确保模型从训练到应用的顺畅衔接。

1. 超大规模训练架构：负责百亿至万亿参数模型的分布式训练架构设计与演进。针对数千卡 GPU 互联场景，通过自顶向下的性能分析，利用 5D 并行以及通信优化策略，消除大规模分布式训练瓶颈，提升训练效率和线性加速比。 2. 极致性能优化与算子开发：深入软硬协同层，通过手写 CUDA / Triton 算子、算子融合及 XLA / MLIR 等编译优化技术，挖掘 GPU 硬件极致算力，打造一流的执行引擎，追求业界SOTA的 MFU。 3. 训练框架演进：结合前沿的大语言模型（LLM）与多模态模型结构，协同算法团队进行框架级优化（如 Checkpointing、显存优化、Overlap 通信掩盖），优化单位算力的模型效果。 4. AI 创新应用落地支撑：作为算力基座的核心支撑，支持行业顶尖的 GPT、AIGC、多模态模型在 AI 创新应用场景的业务落地，解决实际业务中的大规模与稳定性挑战，确保模型从训练到应用的顺畅衔接。

1. 立足AI Agent研发运维视角，贯穿整个技术栈，在稳定、体验、效率和成本这四个方面持续进行优化 2. 基于AI研发领域的MaaS/PaaS/IaaS，进行模型训练与推理的算力保障，并提升资源使用率 3. 统性地提升Agent研发、部署、运行阶段的稳定性，适应Agent QPS、模型推理TPM每年提升1个量级的发展速度 4. 主导解决Agent研发运维过程中各类疑难问题，并推进完善产品与平台的能力 5. 系统性构建故障节点、慢节点检测平台化能力，响应并解决日常大模型任务的故障问题 6. 负责LLM 后训练（SFT、RLHF/RLAIF 等）相关链路稳定性治理、规范建设：理解研发与优化 LLM + RL/HRF 相关训练框架，提升扩展性、稳定性与性能（吞吐、显存占用、收敛效率等）。结合分布式训练技术（如 tensor / pipeline / data parallel），优化多机多卡训练性能和资源利用率。 7. 平台稳定性与工程质量：建设训练平台的观测与运维体系，完善监控、告警、日志与故障排查工具；持续提升平台的稳定性、可调试性和可维护性，产出高质量技术文档与设计方案。