Software Engineer · 12 年 · 数据 / 基础设施 / 具身智能
边界还没定义清楚但必须往前走的问题,到了我手里能变成跑得起来的东西。
Capabilities
面对需求尚不清晰、边界尚未定义的场景,快速建立最小可运行系统,在真实业务反馈中逐步收敛架构。
基于现实约束做明确取舍——倾向选择足够好且复杂度低的方案,而不是理论最优方案。
理解设备端真实约束,跨越软件和硬件的边界做合理的职责划分和系统设计。
从协议设计、格式演进、质量管理到大规模数据生产系统,覆盖数据全生命周期。
以技术方案为锚点,推进硬件、软件、测试多团队各自的工作,协调联调和上线节奏。
没有成熟组织支撑时,不等人、不等流程、不等完美方案,直接动手把事情跑起来。
把 AI 系统化纳入产品和工程流程——不是"加一个 AI 功能",而是重新定义用户与系统的交互关系。
从边缘设备到云端 GPU 到分布式计算,根据工作负载特征选择和设计合适的计算架构。
Recent Work
补天石科技 · 2025 — 2026 · 具身智能数据与训练基础设施
入职两个月,独立完成从需求定义到现场交付的全流程。自己拆解 24–26 个功能点定义 MVP 边界,每周到客户现场迭代演示。
先行版——后续所有系统的设计原则试验场。代码没有被继承,但数据解耦、边缘算力边界、MVP 取舍框架等核心判断从这里走出,进入了后续每一个系统。
公司规模最大的系统。供应商自治架构、批次账单信任机制、自动质检流水线,从"这个月采集 100 小时"长成峰值日产 3000 采集时的生产体系。
从裸硬件到视频协议的完整链路。服务端中转通信、Closed GOP 前置设计、设备云端职责重划、Manifest 在线格式演进,替换了全公司原有的数据上传链路。
从 GPU 调度到真机评测。Sidecar-First 三层运行时、K3s 调度、Research 体验优先的产品判断、VLM 自动评测加多视角证据链。
横贯全部项目的方法论演进。系统能力 MCP 化、Git Issue 驱动的 AI Native 研发模式、从操作到分析的 AI 角色扩展。
Previous
自动驾驶云平台 / 数据闭环 / 训练基础设施
Technologies
Boundaries
不擅长前端商务采购和纯销售 / BD
不适合也不想管理 50 人以上的大团队
不做算法 / 模型设计,覆盖的是工程侧
软硬协同在系统级,不含嵌入式固件开发