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工作经历

华为技术有限公司 2023.7.10 – 至今
ICT BG
Marketing与解决方案销售部 IT产品解决方案工程师
2023.7 – 2026.1
  • 方案设计:负责昇腾AI、计算、云虚拟化产品方案设计与商业化落地,基于业务场景逐环拆解产品方案嵌入点,从需求调研、方案设计、投标策略到项目交付全流程闭环,引导产品需求规模化,支撑XA铁路CV大模型、TFDS(货车故障轨旁图像AI检测)、J用无人机参考设计等行业项目落地,实现IT产业收入规模同比增长100%
  • 行业洞察&竞品分析:梳理行业客户IT架构及数据资产,跟踪行业政策动态与竞争格局,输出智能制造行业参考设计、铁路行业数智化转型解决方案洞察等7篇洞察报告材料,总结提炼竞品HTB打法5篇,支撑产品线和行业系统部的战略决策;
  • 技术交流&宣讲:负责综合政府、智能制造、交通行业的技术方案交流与宣讲,识别客户需求并建立CTO及以下层级客户的技术互信,推动项目技术决策链突破,主笔25+项目可研论证报告/十五五规划/行业解决方案技术建议书,组织60+行业TOP客户高层汇报/研讨,支撑项目中标率85%
  • 伙伴培训赋能:筛选并赋能24家行业ISV、OEM、代理合作伙伴,开设7场行业解决方案赋能专班,围绕行业洞察、竞争分析、行业解决方案设计、行业标杆案例分享四大模块,覆盖伙伴售前人员70+人次,联手ISV慧铁打造 TFDS(货车故障轨旁图像检测)方案并在全国5+局点实现复制落地,实现联合方案营收同比提升19%
  • 商业模式突破:实现昇腾AI芯片/模组在军用无人装备领域的解决方案突破,锁定巡飞弹高消耗场景,快速完成场景锁定+总体所竞标卡位,设计技术资源/价格分层门槛的资源稀缺性推动客户决策,扭转50片预研需求走向万片级规模化装备定型,形成华为昇腾AI芯片在军工智能装备领域首次实现规模商业化落地的解决方案;
昇腾AI 方案设计 行业洞察 技术交流 伙伴赋能 商业模式
终端BG
终端业务部 零售解决方案经理(跨BG指令性调配)
2026.1 – 至今
  • 产品GTM:负责新品上市端到端操盘,从产品定位、量价策略、品牌份额分析,基于不同区域的市场结构,绘制新品上市IPMS流程地图,根据产品上市策略适配Checklist,结合历史销售弹性与竞品份额动态调整零售与分货策略,在Pura90、Pura X Max旗舰新品上市中实现首月有效库存覆盖率95%+,赛道排名TOP2
  • 数据分析&市场策略:基于BCI、腾讯数据,通过Fine BI 搭建覆盖271家门店的分价位段品牌份额洞察看板,动态分析竞品价格走势、库存覆盖情况、客流走势、企微及V3会员转化等门店经营数据,结合市场动态调整零售策略,实现线上到店转化率提升9.2%
  • 零售AI场景实践:基于产品上市IPMS流程逐环识别门店运营结合AI提效的切入场景,挖掘 Agent 结合3C消费品零售场景的应用,VibeCoding搭建零售数据分析看板、运营SOP生成、活动策划、零售UGC生成等进行场景价值论证,推动零售解决方案从3.0到4.0的迭代方向决策;
产品GTM 数据分析 市场策略 零售AI IPMS

What I've earned

证书与技能

持有华为云 HCIP 认证,B2B · B2C 双赛道,三年工作经验,具备技术理解能力与行业解决方案实战经验,深度使用 Claude Code、Codex、Hermes Agent 等 AI 工具,具备团队管理经验。

spotlight credential

华为云 HCIP 认证

Issued by 华为技术有限公司 • 2024

AI 云计算 虚拟化 IT 解决方案
Vibe Coding— 个人项目
华为云 HCIP 认证证书

华为云 HCIP 认证

华为技术有限公司

Professional Certificate
Fine BI、PSI BI 数据分析

Fine BI、PSI BI

华为技术有限公司

BI 数据分析认证
Vibe Coding

Vibe Coding

个人项目

AI 驱动开发实践

What I've built

项目经历

J用无人智能装备参考设计项目

主导JG制造行业AI+计算参考设计方案,构建"1+N"可复制方案架构

项目收入X000W+
采购需求50→10000片
方案复制落地3省份
锁定未来5-10年装备设计路线

项目概述

面向J用无人智能装备领域,从零到一孵化基于Ascend AI芯片的行业解决方案(华为军工芯片无交付先例、客户需求仅50片),通过场景预判→适配锁定→稀缺性倒逼,将 Ascend AI 芯片纳入J用巡飞弹、无人车等智能装备定型体系,实现万片级规模化采购;

核心挑战

全新领域

华为在军用智能装备领域无任何解决方案交付先例,军品级装备对产品可靠性、供应链稳定性、长期技术服务要求极高,华为缺少相应案例;

需求规模碎片化

军工单位产品预研周期长且起步仅 50 片试样,想推动客户完成技术路线锁定,从验证到定型、从定制到批产,中间每一步都可能流失;

特殊环境壁垒

军用产品对宽温 / 抗冲击 / 震动 / 长生命周期存在高要求,民品级芯片无法满足;且算法需拉通FAE/PAE 深度适配 + 联合开发,投入周期和成本高;

技术路线锁定窗口窄

装备一旦定型,未来5-10 年不可替换,但华为产品生命周期短,须在锁定窗口内完成批量压货,时间窗口一旦错过就难以入局。

项目详情

角色: 产品解决方案操盘
周期: 2024.12 – 2025.6
团队: Marketing与解决方案销售部

技术域

AI边缘计算智能无人装备ZZ预测Z场态势感知

解决方案

行业洞察&场景识别:基于客户场景和客户最终交付的装备形态,判断大致的采购量,确认客户预研-测试-立项-项目招投标的流程;
前置准备&方案牵引:牵引FAE、PAE与客户预研部/人工智能实验室进行模型/软件上的适配+联合开发;同时快速与客户高层锁定所有近期竞标项目,将昇腾AI芯片参考设计放在竞标方案上;
需求引导升级:设计技术支撑资源的稀缺性,同时有节奏的去跟客户去传递客户同体系竞争对手的项目进展,推动客户做关键决策;设计采购量级门槛与定价策略,须采购量到达一定量级才能获取相应的技术支撑、商务,以及在同体系内定制化产品的销售授权;
装备定型:总体所竞标成功后,项目必须按前期提交的方案执行,不可进行任何变更,利用产品生命周期+体系内定制开发板销售授权,完成让客户批量压货,完成技术路线锁定;

XA铁路局AI算力平台项目

面向交通、铁路行业的AI产品组合解决方案

项目收入1200万+
AI算力份额100%
高层技术交流/方案研讨20+场次
行业/产业洞察报告2篇

项目概述

为响应国家信创战略,XA铁路局信息所2025年启动AI算力平台建设项目,目标构建完全国产自主可控的AI算力平台,覆盖客运安全防控、异物/设备缺陷检测、防洪监测、机车检修作业过程分析、平交道口界限分析等15个铁路行业核心应用场景。

核心挑战

客户关系僵化

由于历史项目原因,路局客户关系降至冰点,客户经理难以约见高层技术汇报,前期方案引导滞后。

项目评标原则

铁路局信息化采购严格执行"经评审的最低价中标",华为成本结构劣势。

友商先发卡位

百度同期深度跑动,依托其平台+模型+硬件的灵活组合方案,已在客户侧进行场景POC测试,占得认知先机。

模型兼容性

昇腾910B2、910B4与Ernie-4.5-VL-424B-A47B、Ernie-4.5-VL-28B-A38在模型训练与推理场景均未适配。

项目详情

角色: IT产品经理,项目组解决方案操盘
周期: 2023.7 – 2026.1
团队: Marketing与解决方案销售部

技术域

AI & 大模型
AI大模型深度学习NLP
计算 & 云
云计算虚拟化昇腾

解决方案

风险识别:可研阶段的核心决策点是"技术路线的认证与预算合理性",面对高层路线走不通的困境,紧急拉通项目组对技术决策链进行分析,识别信息所研发中心关键人,转变突破口,将所有资源集中投放到研发中心上,为客户高层提供技术判断依据,向下主导技术方案的可行性论证。
重新定义POC测试方向:从业务价值、用户体验、未来长期规划等维度,帮助客户梳理优先级,选定优势POC测试方案与用例,增加4K长输入输出用例、满足单路10Tokens/s输出体验下摸高并发、在满足平均Decode时延<100ms的要求下比较整机Decode吞吐,把竞争重新拉回主场。
重构信任基础,建立技术同盟:通过长时间驻场,识别到客户在承重、供电、散热不达标等场景存在痛点,针对此问题紧急拉通设计模块化机房改造方案,将数据中心微改造纳入总包,把客户内部老大难问题转化为可交付的技术方案,从实际业务解决客户问题,为技术层内部教练提供充足的弹药去推动内部决策。

Ernie-4.5-VL模型适配

联合ISV伙伴百度开展Ernie-4.5-VL与昇腾910B的训推适配,攻克FastDeploy引擎移植、自定义融合算子开发等技术卡点。

项目概述

基于项目需求,联合ISV伙伴百度开展Ernie-4.5-VL-424B-A47B、Ernie-4.5-VL-28B-A38与昇腾910B2、昇腾910B4、310P的适配工作,满足客户要求的模型训推性能、精度基线

核心挑战

非标技术栈

FastDeploy推理引擎与昇腾未适配,推理框架缺少在昇腾NPU环境的镜像包和安装与部署指导。

自定义融合算子开发

训练 8 个 + 推理 2 个,基于Ascend C 语言重写,需要同时理解模型语义、算子行为和 NPU 底层硬件,是本项目最大技术卡点。

模型训推精度对齐

需要逐层定位精度差异根因,确认在可接受范围内,推理为单次前向的放大、训练为 400 步梯度更新逐步累积的放大,模型训练精度比推理精度难一个数量级。

模型训推性能优化

性能优化存在内存墙、首 Token 300ms 余量窄、精度与性能互相制约的核心约束。

适配自定义算子

build_src_rank_and_local_expert_id cal_aux_loss cal_aux_loss_grad expand_modality_expert_id moe_gate_dispatch_partial_nosoftmaxtopk moe_gate_dispatch_partial_nosoftmaxtopk_grad repeat_interleave_with_tensor_index Flashmask_attention text_image_gather_scatter text_image_index_out

解决方案

基础推理链路跑通:理清思路明确分工,锁定资源到具体人名和到岗日期,华为搭建基础镜像、CANN 脚本、驱动等基础环境,百度负责源码设备后端适配,W1完成联调环境+跑通基础推理链路。
自定义算子开发:百度定义输出规格书→注解 CUDA 源码→生成 golden 数据→精度验收拍板→框架集成,华为负责Ascend C 方案设计→编码实现→golden数据自检→端到端问题定位。
精度对齐:拆解精度对齐的三个关键工作阶段,锁定确定性对比环境,确保精度差异能归因到算子,通过不断跑 MMMU逐模块定位,对训练每 50 步设检查点,搭建固定 checkpoint、固定数据顺序的流程;任何变更提交后必须重跑精度回归,不通过不允许合入。
性能优化:优先确保跑出baseline,再进行逐项优化(每次改一处,改完立即验精度,不允许一次提交多个优化),最后精调收敛,做端到端验收。

华为旗舰新品上市IPMS

主导IPMS流程从3.0到4.0迭代,以旗舰新品实战验证,建立数据驱动上市操盘体系

首月激活达成率120%+
有效库存覆盖率95%+
IPMS关键节点12→28
部门信息延迟3天→12h

项目概述

基于零售业务3.0转型目标,主导产品上市IPMS流程从3.0到4.0的迭代升级,重构新品上市Checklist框架,以Pura90、Pura X Max两款旗舰新品为试点全流程跑通验证,建立数据驱动的上市操盘体系。

核心挑战

流程颗粒度不足

IPMS 2.0仅有12个关键节点,上市执行中大量细节依赖个人经验,不同区域执行一致性差。

数据反馈滞后

上市数据复盘以天级为单位,竞品动态响应慢,分货调整依赖人工经验判断,缺乏实时数据支撑。

部门协同断点

产品线、GTM、零售、供应链、MKT五大部门信息不同步,部门间平均延迟3天,上市节奏衔接不畅。

新品风险前置不足

上市前风险识别缺乏系统性框架,部分问题在上市后暴露,错过最佳干预窗口期。

项目详情

角色: 零售经理,IPMS流程负责人
周期: 2026.2 – 2026.5
团队: 终端业务部

关键能力域

流程体系
IPMS 3.0Checklist上市作战室
数据驱动
实时看板分货模型竞品动态

解决方案

IPMS流程重构:将关键节点从12个细化至28个,覆盖上市前8周至上市后4周全周期,明确每个节点的交付物、责任人、完成标准与上下游依赖,使流程从"经验驱动"变为"标准驱动",不同区域执行一致性显著提升。
旗舰新品实战验证:以Pura90、Pura X Max为试点全流程跑通新版IPMS体系,从定价策略、分货模型、阵地陈列到零售促销一体化操盘,两款新品首月激活量均超目标120%,有效库存覆盖率95%+,验证了流程的有效性与可复制性。
实时数据看板:建立新品上市实时数据看板(量价趋势、分渠道流速、竞品动态、库存水位),将数据复盘周期从天级压缩至小时级,Pura X Max上市首周根据看板3次动态调整区域分货策略,实现数据驱动的快速决策闭环。
"上市作战室"机制:拉通五大部门建立周例会+日报体系,设立上市作战室看板(风险清单、里程碑状态、关键指标仪表盘),部门间信息延迟从平均3天压缩至12小时内,确保上市节奏全链路无断点衔接。

Education

教育背景

2019 – 2023 就读时间
本科 · 学士 学位
90.2 GPA

合肥工业大学

Hefei University of Technology

国际经济与贸易

🏅

校级优秀毕业生

合肥工业大学 · 2023

🏆

省级大创竞赛二等奖

安徽省大学生创新创业大赛

📜

校级一等奖学金

合肥工业大学 · 2021-2022

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