1. 参与AI数据处理产品和引擎的研发与优化 2. 构建高可靠、高性能的分布式数据处理系统，支持EB级数据计算 3. 设计并优化数据库仓库及数据湖架构，实现流批一体、CPU/GPU混合负载计算性能的优化 4. 探索大数据与AI的创新结合与应用

-参与向量数据库内核能力的设计与研发，包括但不限于 -向量索引结构（如 HNSW / IVF / PQ 等）的工程实现与优化 -查询执行、召回与排序流程的性能优化 -数据组织、Segment / Index 管理、内存与磁盘效率优化 -参与 向量检索与 RAG 场景 的系统研发与优化 -向量 + 结构化 / 文本检索的混合检索（Hybrid Search） -向量召回、过滤、重排等链路的性能与稳定性优化 -参与 向量数据库云化 / 平台化能力 的研发 -集群管理、资源调度、弹性伸缩、多租户隔离 -高可用、容灾、监控、运维自动化能力建设 -参与线上系统问题定位与性能瓶颈分析，支持核心客户场景，推动产品能力持续演进

-主导 PostgreSQL 内核级功能设计与优化 -针对 AI/ML 工作负载（如向量检索、批量推理数据加载、实时特征存储）优化 PG 查询引擎与存储层 -支持扩展如 pgvector、lantern、pg_embedding 等向量插件的深度集成与性能调优 -构建下一代云原生 PG 架构（对标 Neon、Supabase） -设计并实现 计算与存储分离架构，支持秒级弹性扩缩容、按需计费、多租户隔离 -实现 数据库分支（Branching）能力，支持开发/测试/CI 场景下的瞬时克隆与版本管理 -构建基于对象存储（如 S3）或分布式日志（如 WAL-on-S3）的持久化层，保障低成本与高可用 -打造 AI-Ready 数据库服务 -为 LLM 应用提供原生支持：高效存储上下文、对话历史、向量索引与元数据联合查询 -与 AI 平台（如 ModelScope、PAI、SageMaker）深度集成，提供“数据库即特征仓库”能力 -探索在数据库内运行轻量级推理（In-Database ML）或 UDF 扩展（如 Python/Rust UDF） -高可用、智能运维与自治增强（延续并升级） -结合 AIOps 实现自动索引推荐、参数调优、异常根因分析 -支持 Serverless 模式下的冷启动优化、连接池代理、请求级资源隔离 -技术前瞻与生态引领 -跟踪 Neon、Tembo、Supabase、FerretDB 等新兴 PG 生态的技术路线 -推动开源协同，探索将内部创新回馈社区（如开源分支管理、WAL 分离组件等）

-负责部门创新产品在toB市场的市场趋势洞察、用户需求挖掘 -面向运营商、大模型推理客户、带宽短信大容量客户等场景梳理解决方案，并制定有效的打单策略和业务计划，与销售售前保持密切联系，推进GTM达成业务营收目标 -与各产品技术团队紧密协作，深度剖析及时同步前端需求，提出产品方案优化建议，将前端需求转化为产品竞争力，跟进项目高质高效交付 -负责行业解决方案、客户案例等文档的沉淀，支撑外部市场运营，构建影响力，提升客户认知

-负责云数据库平台的整体架构设计与核心模块开发，持续优化云数据库产品的性能与稳定性 -将开源数据库引擎或自研数据库进行云化改造，以标准化云服务形式交付客户使用 -构建高可扩展的云数据库后端服务平台，支持快速迭代新功能并保障服务可靠性 -开发数据库运维自动化工具链，将运维经验转化为标准化产品能力，提升客户运维效率 -参与数据库平台技术方案评审，主导关键技术难题攻关与性能调优工作

-产品规划与设计：负责智能体搭建平台的产品规划，运营构建丰富的工具生态。需要深入理解用户需求与场景，设计产品功能，撰写需求文档，推动产品开发与迭代 -用户调研与竞品分析：调研市场动态与竞品产品，分析行业趋势，优化平台功能与用户体验；收集用户反馈，制定持续优化方案 -跨团队协作：跨部门协调技术、设计、运营等团队，高效推进产品开发与上线；支持销售与市场团队，赋能智能体和工具的推广与落地 -数据驱动与优化：跟踪产品核心指标，分析业务数据，持续提升产品性能和用户满意度

-研发并优化视觉大模型（ViT、CLIP、DiT 等），推进大规模预训练与跨模态对齐 -优化模型训练与推理性能（分布式并行、量化、蒸馏等） -将前沿模型成果落地教育、零售等行业应用场景 -依托万亿级跨模态数据与超大规模 GPU/TPU 集群，助力行业领先模型训练 -深度参与 VLM/MLLM 架构设计、预训练与优化，推动视觉理解与生成的技术突破

-经营分析：深入理解业务，搭建业务核心数据指标监控体系，定期生成经营分析报告，包括日常例行数据分析、专题分析等，挖掘业务增长点，为产品迭代和运营策略提供支持 -目标监控：负责监控产品核心经营指标，确保业务目标达成，并及时发现数据异常，分析原因并推动问题解决，协助制定业务年度经营计划和预算 -项目管理：参与相关项目的流程管理，与协同部门横向沟通协作，推动项目按时高质量交付，与PDSA、PM、研发团队紧密协作，确保项目目标与业务目标一致 -专项分析：对于重点问题开展专项分析，为业务策略提供数据支持和建议。沉淀分析思路与框架，构建全面、准确、反映业务特征的指标体系

-负责大模型应用低代码/无代码开发平台的算法设计与优化，提升开发者在平台上的体验与应用效率 -研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法，推动大模型在实际业务场景中的应用落地，重点关注RAG、Agent与代码生成等方向 -深入理解数据飞轮、大模型训练、代码解释器等原理及常用方法并在工作中优化框架 -与产品、工程团队紧密合作，理解业务需求，制定相应的算法解决方案 -持续优化算法的效率和效果，确保平台的高性能和高可用性

-基于最前沿大模型能力，研究高效的大规模搜索与演化策略，在明确环境与评估器设定下，实现专家级算法优化问题的创新解 -基于策略假设与演化行为分析，深入探索大模型生成创新解的机制，并通过前沿方法强化模型相关能力 -探索人类专家与智能体（Agent）之间的新型交互范式，探索对话流之外的高效、流畅的人机协作方式