AI 系统工程
覆盖训练、评测、量化、推理服务与应用集成，面向真实业务指标设计完整的大模型工程链路。
Professional Profile
把前沿模型能力，转化为可靠的业务系统
我是一名兼具技术领导、系统架构与产品交付经验的工程实践者。职业路径横跨企业级分布式系统、数据平台与生成式 AI，能够从业务目标出发，完成数据治理、模型训练与评测、推理服务优化、应用编排以及云原生部署的端到端设计。
坚持亲自参与关键技术验证与架构决策：既关注模型效果，也关注延迟、吞吐、成本、可观测性与长期可维护性。
企业系统架构
面向高并发、高可用与复杂业务协作，设计可扩展的分布式平台、数据系统和云原生架构。
产品与交付
连接业务、设计与研发团队，将技术原型推进为可运营、可度量、可持续迭代的企业级产品。
AI Technology Stack
从模型训练到在线推理的完整能力栈
不止于调用模型 API，而是围绕数据、模型、算力、服务和应用构建可持续演进的 AI 工程体系。
训练与对齐
面向领域模型与企业数据的高效训练、对齐和评测
推理与服务
围绕吞吐、延迟、显存效率和服务稳定性的系统优化
AI 应用与 Agent
将模型能力编排为可验证、可追踪的业务工作流
云原生与全栈工程
支撑 AI 产品持续交付的后端、前端与基础设施能力
Inference Engineering
高性能 LLM 推理实践
根据模型规模、上下文特征、并发模式和成本目标选择推理引擎，并通过缓存、批处理、量化与并行策略优化生产指标。
vvLLM
实践 OpenAI 兼容服务、PagedAttention、Continuous Batching、量化部署与多 GPU 扩展，面向高吞吐在线推理优化。
SSGLang
关注 RadixAttention、前缀缓存、结构化生成与复杂 Agent / 多模态工作流的高效执行。
Career Architecture
双轨职业经历
以创业和技术领导为长期主线，同时通过企业项目与专业岗位持续深入复杂业务场景。
为什么经历时间会重叠？
闻酷科技是持续经营的创业主线；其他经历属于同期承担的企业岗位、顾问或项目实践。采用双轨展示，能够更准确地表达职责性质与时间关系。
01
创业与技术领导主线持续经营 · 长期责任
2020.04 — 至今
上海闻酷科技有限公司
创始人兼首席执行官负责公司技术战略、产品规划与核心架构设计，带领团队为企业客户交付 AI 原生解决方案。深入参与 RTE（Release Train Engineer，敏捷发布列车工程负责人）团队，与各产品及交付团队共同将 AI Agent 引入需求分析、架构设计、编码、测试和运维全生命周期，推动 AI Native 开发模式落地。技术体系覆盖 LLM 微调与高性能推理、RAG、MCP、Agent 长期记忆与评测、计算机视觉、OCR 及云端分布式应用；通过平台化、标准化与可观测治理沉淀可复用的组织智能，持续提升研发效率与交付质量，并亲自参与关键架构、原型和工程实现。
02
同期专业实践企业岗位 · 项目与行业经验
2022.08 起 · 同期实践
NTT DATA
副经理 / 系统架构师参与集中支付平台及企业级系统设计，关注交易安全、高可用、可扩展性与跨团队交付，推动复杂金融流程的平台化建设。
2021.04 起 · 同期实践
Sense AI
数据科学家围绕数据中台与分析模型建设，将分散数据转化为可复用的数据资产和决策洞察，并推进模型能力在业务流程中的应用。
2020.11 起 · 同期实践
埃森哲
高级分析师参与企业数据与数字化项目，结合业务分析、数据建模和系统实施，支持大型组织的技术转型与决策优化。
Education
教育背景
亚利桑那州立大学
计算机科学与技术系统学习规模计算、企业云应用、大数据处理、机器学习与现代系统架构。
东京工业大学
自然语言处理聚焦自然语言理解、文本分析、机器学习模型及 NLP 的工程应用。
苏州大学
计算机科学与技术建立计算机科学、操作系统、网络与计算机体系结构的扎实基础。
Credentials
专业认证
2025.06
Big Data Professional Certification
2024.12
AI and Machine Learning Professional Certification
2024.10
AWS Certified Solutions Architect – Professional
2020.12
Oracle Certified Java Programmer Gold SE 8
2020.08
Google Data Analytics Certification
2016.02
日本语能力测试 N1
Build What Matters
发起交流让 AI 真正进入业务系统
如果你正在规划企业级 AI、模型推理平台或复杂系统升级，欢迎交流技术路线与落地方案。