1.负责密态计算算法底层框架的负载均衡以及pipeline设计和优化工作，包括但不限于GPU计算加速、底层框架优化、资源利用率提升等。
2.负责密态计算框架的基础功能开发，实现各种计算操作，支持常见的芯片平台；
3.通过AI基础设施和软硬协同优化，提升算法的资源使用效率；
4.负责密态算法与百卡、千卡集群训练和推理的适配工作；
5.设计大规模分布式密态训练底层架构，解决训练过程中的性能瓶颈（如通信、计算、IO），实现GPU集群算力的高效利用，提升密态大模型训练效率。
6.开发高性能密态推理服务引擎，构建高吞吐、低延迟的大模型推理服务框架，集成vLLM等先进推理优化技术，提升不同精度格式下的推理精度和效率。
7.实现GPU计算集群与资源管理，管理数千张GPU的大型异构计算集群，确保其稳定、高效运行。