徐鑫 Xin Xu
字节跳动 AI 平台负责人,0→1 组建并管理 30+ 人团队,负责视觉大模型平台与全球基础设施建设。支撑抖音、TikTok、剪映、豆包等业务的能力交付,推动核心业务自助交付与 AIGC 平台商业化。
平台稳定承载峰值 16 万+ QPS,管理 26 万+ GPU,持续提升资源效率、核心服务可用性与成本竞争力。曾主导腾讯游戏容器平台建设,现为 Apache APISIX PMC 成员。
工作经历
AI 平台负责人
担任智能创作 AI 平台基建部门负责人,0→1 组建并管理 30+ 人团队,培养 4 位技术方向负责人。负责视觉模型后训练、工程化交付、全球基础设施与资源运营体系,支撑内部业务规模化交付及外部平台商业化。
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平台交付
主导建设 ByteArtist,将工程与算法逐项陪跑的交付模式升级为业务自助。基于工作流依赖与运行环境的导出、恢复,打通后训练、调试、自动工程化、压测与部署,实现 10 分钟完成工程化及部署,1 小时内完成自动化测试,月均交付 100+ AI 能力,覆盖图片、视频及 VLM 模型,支撑抖音、TikTok、剪映、豆包及 Seed 系列能力交付。 -
全球基础设施
自研资源与流量调度、模型分发加速、多地域同步及多活架构,支撑业务从图片模型扩展至视频及 VLM 模型,峰值 QPS 从 1 万增长至 16 万+,GPU 规模从 6,000 张增长至 26 万+ 张。 -
运营体系
从 0→1 建立部门资源与成本运营体系,涵盖 SOP、运营数仓与经营平台,打通资源预算收集、提报、日历预占与交付流程,实现视觉能力流量与资源分布的度量和观测,保障重点活动零资源阻塞。 牵头成本优化专项,支撑 2024 年剪映「放大镜」、2025 年抖音「庖丁」与 2026 年 TikTok「利用率治理」专项,2024—2026 年业务平均万次调用成本从 442 元降至 55 元,累计节省成本 超过 4 亿元。 -
GPU 资源效率
建立服务画像、上线准入、存量分层治理及定期复盘机制,按流量、启动时延和 GPU 计算空泡制定优化策略。结合镜像瘦身与分层、模型分发加速、在线混部、智能扩缩容及负载均衡,将推理 GPU 日均 SMA 从 10%+ 提升至 40%+,部分能力 超过 70%。 -
稳定性治理
基于统一交付底座建立技术标准、SLA 治理及可观测体系,将核心服务可用性从 96%+ 提升至 99.97%+。牵头多机房容灾改造,支撑国内外容灾演练;以 零事故保障 2026 年豆包春晚视觉业务流量。 -
AIGC 生态与商业化
自研兼容 ComfyUI 的编排引擎,建设 Lumi、Lumina 共用的技术底座,支撑两平台商业化交付;两平台 2026 年全球营收合计 近 1 亿元。沉淀 10 万+ 工作流、插件与模型资产,支撑创作与特效交付。Lumi 于 2025 年上线,面向国内企业提供后训练、编排调试与部署;Lumina 面向海外内容创作,支持画布式创作与创作 Agent,同时通过 AI 开放平台以 OpenAPI 对外提供视觉能力。
高级软件工程师
主导腾讯游戏容器平台的架构设计与研发,基于 Kubernetes 构建调度层,以 Go 实现管控服务。截至 2020 年底,平台服务数十款产品,部署数十万 Pod。
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平台建设
从零搭建容器平台,作为技术对接负责人推动 10+ 项目云原生转型,覆盖日访问量亿级的核心产品。 -
可观测性
自研分布式指标采集组件,覆盖百万级 Pod,支撑平台与业务监控;截至 2020 年底,指标写入 超过 1,000 万条/秒。 -
自动化运维
推广高性能分布式工作流框架,支撑 Kubernetes、Redis 运维及富容器管理;基于声明式期望数实现集群节点自动伸缩与快速上下线。 -
APISIX网关
负责平台网关及鉴权体系,保障日千万级请求的稳定与安全,推动网关标准化及 Apache APISIX 在 7 款产品中落地。
软件工程师
负责社交产品网关与微服务架构设计与开发。
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引入 Kong 统一承载鉴权、限流、审计等功能,降低业务服务的改造成本。
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基于 DSL 构建事件系统,实现由用户行为触发的虚拟币分发,降低业务逻辑耦合度。
软件工程师
负责医院报告打印系统的基础框架设计与开发,带领 3 人 Web 团队交付业务需求。
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持续完善基础框架与公共组件,提升系统稳定性和可维护性;完成产品孵化后,团队转入定制化交付。
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推动 Web 应用从 jQuery 主导的页面开发转向 MVC 架构。
助理软件工程师
负责 ERP 系统二次开发与技术文档编写,使用 C#、VB、C++、JavaScript 等语言完成业务需求。
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在日本工作一年,以日语开展日常工作沟通与协作,参与规范的代码评审与交付流程。
开源贡献
Apache APISIX
作为项目管理委员会成员,参与路线规划与代码评审,贡献 CORS、BatchRequest 等特性,并推动在腾讯多款产品中落地。
Kubernetes
基于内部版本开展二次开发,编写 Controller、Webhook、Operator,扩展云平台调度与自动化运维能力;相关改造未合入上游版本。
Prometheus
基于内部版本改造指标监控与采集方案,支撑每秒千万级性能及业务指标写入。
go-restful
贡献符合 Google API 设计规范的 CustomMethod 支持,完善框架路由能力,并用于内部 API 规范化。
go-chassis
参与华为开源微服务框架,在内部微服务迭代中改进性能与稳定性,并受邀担任华为赞助的 Gopher 线下沙龙讲师。
Hydra
基于 Hydra 构建平台 OAuth 2.0 授权能力,并在使用过程中向上游贡献多项修复。