参与内部GPU训练集群的算力调度模块迭代，协助梳理任务排队与资源碎片问题，使用Python、Kubernetes与Prometheus采集调度指标，与后端和算法同学对齐需求并补充监控看板与接口文档。在测试环境用模拟任务流复现排队场景，协助优化调度策略参数，使小规模样本下平均排队等待时间下降约18%，结果经团队评审后纳入后续迭代计划。