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一、全球DCI网络架构规划与持续演进： 1.负责腾讯全球DCI网络整体架构设计与中长期演进规划； 2.结合业务发展需求、运营目标、外部资源特性及行业技术趋势，持续推动网络架构升级； 3.输出端到端DCI解决方案，覆盖网络拓扑、设备选型、协议设计与优化、SDN/NFV系统架构、智能管控平台建设等关键领域； 二、业务需求承接与解决方案落地 1.统筹腾讯集团及云业务在DCI网络侧的需求承接，建立业务目标与网络能力之间的高效协同机制； 2.联动研发、规划、交付、运维及上下游合作团队，完成方案设计、资源协调、实施推进与项目交付； 3.确保网络架构在性能、稳定性、扩展性与成本效率等维度有效支撑业务发展； 三、数据驱动的技术规划与架构优化： 1.基于海量网络运营数据开展建模分析，识别用户需求、运行瓶颈及系统性优化机会； 2.持续优化网络架构与运营体系，保障网络质量、交付效率与成本控制满足业务长期发展要求。
一、全球DCI网络架构规划与持续演进： 1.负责腾讯全球DCI网络整体架构设计与中长期演进规划； 2.结合业务发展需求、运营目标、外部资源特性及行业技术趋势，持续推动网络架构升级； 3.输出端到端DCI解决方案，覆盖网络拓扑、设备选型、协议设计与优化、SDN/NFV系统架构、智能管控平台建设等关键领域； 二、业务需求承接与解决方案落地 1.统筹腾讯集团及云业务在DCI网络侧的需求承接，建立业务目标与网络能力之间的高效协同机制； 2.联动研发、规划、交付、运维及上下游合作团队，完成方案设计、资源协调、实施推进与项目交付； 3.确保网络架构在性能、稳定性、扩展性与成本效率等维度有效支撑业务发展； 三、数据驱动的技术规划与架构优化： 1.基于海量网络运营数据开展建模分析，识别用户需求、运行瓶颈及系统性优化机会； 2.持续优化网络架构与运营体系，保障网络质量、交付效率与成本控制满足业务长期发展要求。
1.承接业务部门、外部客户的云网络需求，进行需求分析，提供网络解决方案； 2.协调不同产品团队，推动网络解决方案的落地交付； 3.密切关注客户需求和业界动态，促进不同网络产品的迭代更新。
一、DCI骨干网络日常运营与稳定性保障 1. 负责全球DCI互联互联网络的日常运维、变更上线、巡检值守、故障应急处置； 2. 承接全网DCI链路拥塞、丢包、时延抖动、路由震荡、跨区流量异常等疑难问题定位根治，保障99.99%+网络可用性； 二、持续网络优化 1. 负责DCI网络带宽、路由、分区、组网架构持续优化，参与大网分层分区、路由收敛、QoS调度、跨活容灾方案落地； 2. 主导老旧DCI架构迭代、组网标准化、高可用方案升级。 三、网络变更、割接与项目交付 1. 负责DCI网络新建、扩容、迁移、割接、下线等全流程变更方案制定、评审、落地、回演； 2. 规范变更流程，把控变更风险，实现低风险、零重大事故的常态化变更交付。 四、故障治理、SLA体系与复盘建设 1. 负责DCI网络各类故障的根因分析、复盘、整改落地，建立故障知识库与典型案例库； 2. 持续推进稳定性治理：路由震荡治理、链路误斩、拥塞常态化、跨区时延劣化、设备单点风险等专项优化； 3. 完善DCI网络SLA指标体系、监控体系、告警收敛机制，降低误报、漏报、晚报。 五、自动化运营与工具赋能 1. 基于自动化系统实现DCI配置巡检、流量统计、配置备份、变更校验、故障自动定位； 2. 配合网络中台、自动化平台建设，推进DCI运维标准化、自动化、可视化，提升运维效率。
1.负责设计和优化全球网络基础设施的网络架构，从网络架构侧提升业务稳定性和可用性； 2.负责基础设施网络性能评估、容量规划、安全评估等，确保网络的高可用性、高性能和安全性； 3.负责全球网络设备的配置标准化，BGP、Anycast路由监控和优化，以及网络覆盖性能调优等； 4.负责与业务团队合作，推动技术创新和流程改进，以满足业务需求和市场变化,提升在该领域的竞争力。
1.通信库运营保障：负责集合通信库（如 NCCL 等）在⼤规模 AI 训练/推理集群中的部署、配置、升级与⽇常运营，确保通信服务的⾼可⽤性和性能达标； 2.性能监控与优化：建设通信性能监控体系，持续跟踪 AllReduce/AllGather/All-to-All 等关键通信算⼦的带宽和延迟指标，识别性能退化并驱动优化； 3.故障诊断与恢复：快速响应训练 hang、通信超时、性能下降等故障，具备从业务现象出发逐层定位到通信库、传输层、硬件层根因的能⼒，缩短 MTTR； 4.业务⽀撑协同：与上层训练/推理框架团队紧密协作，理解不同并⾏策略（TP/PP/DP/EP/CP）对通信的需求，提供通信层⾯的调优建议； 5.⼯具与⾃动化建设：参与或主导通信诊断⼯具、⾃动化巡检、异常检测等运营⼯具的开发，提升运营效率和故障⾃愈能⼒； 6.容量规划与技术演进：根据业务增⻓和新硬件（NVLink/InfiniBand/RoCE）的引⼊，参与集群通信架构规划和通信库版本选型评估。
1.通信库运营保障：负责集合通信库（如 NCCL 等）在⼤规模 AI 训练/推理集群中的部署、配置、升级与⽇常运营，确保通信服务的⾼可⽤性和性能达标； 2.性能监控与优化：建设通信性能监控体系，持续跟踪 AllReduce/AllGather/All-to-All 等关键通信算⼦的带宽和延迟指标，识别性能退化并驱动优化； 3.故障诊断与恢复：快速响应训练 hang、通信超时、性能下降等故障，具备从业务现象出发逐层定位到通信库、传输层、硬件层根因的能⼒，缩短 MTTR； 4.业务⽀撑协同：与上层训练/推理框架团队紧密协作，理解不同并⾏策略（TP/PP/DP/EP/CP）对通信的需求，提供通信层⾯的调优建议； 5.⼯具与⾃动化建设：参与或主导通信诊断⼯具、⾃动化巡检、异常检测等运营⼯具的开发，提升运营效率和故障⾃愈能⼒； 6.容量规划与技术演进：根据业务增⻓和新硬件（NVLink/InfiniBand/RoCE）的引⼊，参与集群通信架构规划和通信库版本选型评估。
1.技术演进路线制定：持续跟进业界传输技术发展方向（包括但不限于传输系统，IPOD系统，相干模块），结合业务需求制定自研传输平台技术演进路线，明确短期产品研发与中长期技术布局方向，保持产品技术竞争力； 2.系统与硬件架构设计：主导自研传输平台开放光网络系统的整体架构设计，包括系统方案设计、硬件架构设计、光层/电层方案选型、设备形态规划等，输出完整的技术规格与架构设计文档，确保架构的先进性、可扩展性与成本竞争力； 3.合作伙伴研发项目管理：负责与研发合作伙伴的联合研发项目管理，制定研发里程碑与交付节点，跟进产品研发进度，协调解决研发过程中的技术与资源问题，确保研发项目按计划高质量推进； 4.产品质量管理：建立并持续完善自研平台系统质量管理体系，跟进平台系统质量指标，识别质量风险与瓶颈，推动跨团队协作进行优化改进，持续提升系统稳定性与可靠性； 5.系统测试验证：负责对设计的自研产品进行系统级测试验证，制定测试方案与验收标准，验证产品功能与性能指标，确保上线无重大质量问题发生，为产品规模化部署提供质量保障。
1.技术演进路线制定：持续跟进业界传输技术发展方向（包括但不限于传输系统，IPOD系统，相干模块），结合业务需求制定自研传输平台技术演进路线，明确短期产品研发与中长期技术布局方向，保持产品技术竞争力； 2.系统与硬件架构设计：主导自研传输平台开放光网络系统的整体架构设计，包括系统方案设计、硬件架构设计、光层/电层方案选型、设备形态规划等，输出完整的技术规格与架构设计文档，确保架构的先进性、可扩展性与成本竞争力； 3.合作伙伴研发项目管理：负责与研发合作伙伴的联合研发项目管理，制定研发里程碑与交付节点，跟进产品研发进度，协调解决研发过程中的技术与资源问题，确保研发项目按计划高质量推进； 4.产品质量管理：建立并持续完善自研平台系统质量管理体系，跟进平台系统质量指标，识别质量风险与瓶颈，推动跨团队协作进行优化改进，持续提升系统稳定性与可靠性； 5.系统测试验证：负责对设计的自研产品进行系统级测试验证，制定测试方案与验收标准，验证产品功能与性能指标，确保上线无重大质量问题发生，为产品规模化部署提供质量保障。
1.负责交换机软件的设计、开发、测试和维护工作； 2.根据网络产品及运营需求定义技术规格，并推动需求交付； 3.编写技术文档，包括设计文档、用户手册和维护指南； 4.跟踪业界趋势，推动关键网络技术落地部署及持续演进。
1.负责FPS游戏产品宣发包装和运营相关的视觉设计工作； 2.对接游戏运营需求讨论，结合运营策略和需求输出视觉创意与解决方案，并进行视觉设计执行落地与供应商监修推进等工作； 3.结合游戏叙事与项目内容信息，为项目提供包装设计策略并输出主题化视觉设计方案； 4.根据宣发活动节点，输出赛事、线上、线下布展等活动的相关设计及落地执行监督。
1.基于商业化目标，负责干员外观资源管线的规划，拉通管线整体进度，把控最终的交付质量； 2.深度挖掘干员商业化与流行主题内容，输出创意性主题提案，确保内容持续吸引力； 3.关注自身产品以及游戏行业整体情况，推进管线迭代。
1.负责游戏核心模块的质量，专注提高版本质量和测试效率； 2.完善测试团队建设和发展，实现团队间的良好合作； 3.主动发现问题、解决问题。为团队成员提供技术指导和指导，并给予积极的反馈； 4.分析质量数据和结果以识别项目风险推动项目流程优化与问题闭环，提升测试质量和效率以确保版本质量交付。
1.团队管理与技术规划：统筹数据平台工程、终端安全与风控团队的技术路线规划、架构演进与团队建设，联动算法与产品团队，保障基础设施高可用、高扩展与业务安全； 2.海量数据与平台架构：全权负责高并发、高可用数据平台与调度引擎的架构设计，优化数据流水线与研发工具链，支撑海量数据量产与大模型训练/微调业务； 3.Agent 基础设施与接入标准化：主导内部 Agent 调用的统一网关与协议基建建设，适配标准模型调用接口，支撑内部 Agent 工具链（Tool Call）、自动化评测体系接入、高并发限流与全链路 Trace 审计； 4.网络流量治理与高可用防护：主导网络层与应用层异常流量识别（如海量并发请求、异常报文、恶意 API 刷量等），构建高可靠的流量清洗、策略拦截与服务高可用调度体系； 5.终端安全与运行环境感知：带队研究移动端（iOS/Android）系统底层运行机制，针对协议分析、运行时环境篡改与异常调试等行为，搭建高精度的终端真实性校验与安全防护体系。
1.负责企业微信内的基础功能模块的相关产品策划工作，具体包括但不限于需求理解、功能的策略制定、功能设计及推动上线； 2.主要负责的功能模块是企业微信主框架、搜索策略、IM功能、企业管理能力等； 3.持续了解企业通讯工具、协同工具、企业微信与各个行业和场景结合的需求和体验提升。
1.负责游戏买量素材策略制定，结合产品卖点、用户画像、投放渠道和数据表现，规划素材方向； 2.建立素材迭代标准，包括素材分类、爆款拆解、衰退判断、变体规则、复用机制和淘汰标准； 3.搭建素材测试机制，明确测试假设、变量控制、测试周期、数据口径、胜出标准和放量规则； 4.跟踪 CTR、CVR、CPI、CPA、留存、付费率、ROAS 等指标，推动素材持续优化； 5.协同投放、编导、剪辑、设计和产品团队，提升素材产出效率、测试效率和爆款命中率； 6.定期分析竞品素材、平台趋势和爆款案例，沉淀素材方法论和创意方向。
1.负责项目的计划制定、进度驱动和跟踪、风险识别以及应对，确保项目按计划完成； 2.统筹产品-工程-算法团队协作、协调需求对接、资源分配优化、质量管控及敏捷迭代保障全流程； 3.及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险；挖掘项目痛点，提升整体协作和交付效率。
1.负责深度参与大模型前沿方向的数据工作，重点负责视频生成模型的数据标注与管理、模型效果评估； 2.负责建设视频生成大模型的数据生产和质量提升流程，沉淀并建设起行业领先的数据生产标准； 3.负责建立科学的模型效果评估方案与策略，保证对模型效果的正确评估，助力模型效果达到业内一流； 4.与算法、数据等部门紧密合作，深入理解业务场景与大模型技术趋势，牵引数据团队和算法团队的深度融合。
1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段（PT/CT、SFT、RL）及核心训练模块（Caption、PE、Reward、质量算子等）的数据体系建设，深入理解模型能力演进路径，围绕模型能力需求规划训练数据体系，持续推动模型能力提升； 2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点，能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求，设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案，并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地； 3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标，推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设，不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率； 4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析，定位模型能力瓶颈及本质原因，持续优化数据策略、数据结构及数据分布，建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制； 5.持续关注多模态模型及行业前沿技术，探索 AI 驱动的数据生产范式，包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向，沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论，不断提升数据生产效率及模型迭代效率。
1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段（PT/CT、SFT、RL）及核心训练模块（Caption、PE、Reward、质量算子等）的数据体系建设，深入理解模型能力演进路径，围绕模型能力需求规划训练数据体系，持续推动模型能力提升； 2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点，能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求，设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案，并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地； 3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标，推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设，不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率； 4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析，定位模型能力瓶颈及本质原因，持续优化数据策略、数据结构及数据分布，建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制； 5.持续关注多模态模型及行业前沿技术，探索 AI 驱动的数据生产范式，包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向，沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论，不断提升数据生产效率及模型迭代效率。