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曾晓森 (Xiaosen Zeng)

中信集团 · 中信证券 VP,10 年+ 金融科技、支付基础架构、云原生与 AI 工程经验。此前在腾讯微信支付负责基础架构相关工作,也在阿里巴巴大文娱、阿里妈妈、阿里健康等业务有研发经历。

我长期关注同一类问题:如何把前沿技术真正落到高可靠生产系统中,包括大模型 / Agent、联邦学习、深度学习、多模态、区块链、软件定义网络,以及支撑金融、电网、通信等行业场景的分布式系统。

经历

  • 中信集团 · 中信证券 (2024–至今) — VP。负责/推进金融自营、机构经纪、清算结算、AI 与前沿技术研究相关工作
  • 腾讯集团 · 微信支付 (2019–2024) — 基础架构。负责生活缴费、支付分、商户中台、故障演练、AI 与上云相关工作
  • 阿里巴巴 · 阿里妈妈 (2016-2017) — 基础架构。负责广告架构、DSP竞价、机器学习、数仓 与上云相关工作

中信集团 · 中信证券

  • 全球自营业务研发 — 作为技术 Leader,推进集团金融自营业务条线全资产清算簿记系统落地,覆盖 FX Spot、FX Forward、FX Swap、NDF、Options、IRS、CCS、SBL 等业务。建设中台交易簿记、风控计量、估值损益、Netting、后台交易结算等链上化能力,接入市场数据、Holiday、Bloomberg 等外部与内部系统,构建自研一体化全资产中后台清结算系统,逐步降低条线业务对 Calypso 的依赖。
  • 机构经纪业务清算体系研发 — 基于云原生技术推进全球股票中台自研落地,支撑数据安全可控、防篡改与应用层弹性伸缩。完成中台多 Box 拆分,以及 Charge、Allocation、Confirmation、Block Combine、Block Split 等核心能力自研,配套 Scenario Test、CI/CD 与测试环境流量转发模型,测试覆盖率超过 95%,保障生产稳定运行。
  • 机构经纪业务结算体系升级 — 作为技术 Leader 推进全球股票后台系统 SYN 的业务升级,优化基于 TIBCO 的老 Adaptor 与后台 SYN 系统,主导静态数据迁移、协议升级、DB 升级、生产并行测试、Spawn Trade 分析、Trade Flow 分析等工作,推动 CLSA、JV 等全球实体后台系统能力建设。
  • BOP 金融清算操作系统集成 — 推动邮件识别、资金表自动化、公司行为自动化、保证金自动化等多系统一体化,提升清算流程灵活性、资金清算结算自动化能力与运营效率。
  • 前沿金融科技研究 — 持续开展区块链、联盟链、稳定币、稳定币脱锚风险、香港稳定币政策、量化金融、大模型、深度学习、多模态、端侧 AI、6G 与高通芯片生态等方向研究,并将研究成果沉淀到论文、工程原型与业务方案中。

腾讯 · 微信支付

  • 微信云助业务支付中台系统 — 作为技术骨干,支撑云助相关支付业务研发,负责业务建模与链路设计,覆盖支付、订单、退款、结算、分润、对账等核心子域;推进支付平台与统一接入系统的架构优化,支撑日常海量业务稳定运行。
  • 微信支付商户产品核心系统 — 作为技术 Leader,面向行业应用和商户产品,支撑动态策略、商户健康度、风险评估与服务治理等能力建设;基于 Svrkit、TDSQL、CMQ、Docker、Kubernetes 等技术栈提升核心链路稳定性与接入效率。
  • 混沌工程与故障演练平台 — 主导故障注入、演练控制、演练治理、风险防控和演练闭环能力建设,将故障演练从人工流程推进为平台化、体系化能力,提升微信支付核心系统对网络故障、框架故障、小程序故障、DB 故障、组件故障等复杂场景的风险应对能力。
  • 支付分数据仓库与经营分析 — 参与构建微信支付分数据仓库与多维业务报表,支撑用户画像、临时表、MapJoin 等数据处理与分析任务,为业务发展、运营决策和指标治理提供数据支持。
  • 自研上云与基础架构演进 — 参与微信支付在疫情期间的自研上云与弹性治理实践,支撑在线会议等大规模业务上云,提升资源弹性、部署效率与工程交付稳定性。

研究方向

  • 大模型与 Agent — 预训练、后训练 (SFT / RLHF / RLVR)、强化学习、深度学习、Agent 架构与 AI 产品工程化
  • 多模态与端侧智能 — 多模态建模、端侧 AI、高通芯片生态、工业场景 AI 落地
  • 联邦学习与隐私计算 — 面向跨机构数据不可汇总场景的隐私保护训练、模型协同与安全评估
  • 网络与安全 — 软件定义网络 (SDN)、DNS、网络模拟、网络流量智能分析与模拟、软件定义网络与安全、区块链与安全
  • 行业落地 — 金融清结算、量化金融、稳定币与区块链、电网故障诊断、知识图谱、6G

国家项目

  • 国家重点研发计划 — 编号:2016YFB0800302。参与自主研发“多域网络互联安全控制关键技术及系统”,面向数据中心网络构建“国家空天地一体化系统”。基于 OVS 构建流量二层转发平面,基于 OpenDaylight / ONOS 构建路由控制平面,并围绕网络链路拥塞关键影响因素设计控制平面负载均衡路由算法,最终将算法 SDK 集成到 SDN 系统,提升数据中心网络负载均衡与突发流量应对能力。
  • 国家科技部重大专项 — 编号:2012BAH45B01。基于 DPDK 加速技术提升 DAQ 网络流量收发性能,基于 Snort 多模匹配技术实现攻击流量识别与生成,通过应用层协议攻击检测模块动态库拆分支持检测协议自定义选择,并基于思博伦仪表进行性能评审,验证系统可在 10Gbps 背景流下完成攻击流量识别。

成果与荣誉

  • 国家金融行业证券从业资格证书
  • 科研论文 10+ 篇,参与国家重大专项 2 项
  • 腾讯公司级技术突破奖:微信混沌工程 + 故障演练 PMC
  • 腾讯公司级管理突破奖:微信小团队实践管理突破奖
  • 腾讯公司级自研上云奖:疫情期间支撑在线会议等大量业务上云
  • 移动互联网安全技术国家工程实验室相关项目经历
  • 国家一等奖学金、国家二等奖学金

论文

  • Construction and Inference Method of Knowledge Graph for Power Grid Fault Diagnosis Based on Federated Deep Learning — IEEE ICCECT 2026 · Semantic Scholar
  • Blockchain Quantitative Model Training Method Integrating Image Processing and Federated Learning: Asset Price Prediction for Multi-Institution Privacy Protection — IEEE ICPEGE 2026 · Semantic Scholar
  • An Effective Load Balance Using Link Bandwidth for SDN-Based Data Centers — LNCS, Springer 2019 · 10.1007/978-3-030-24268-8_24

专利

均为腾讯微信支付期间申请:

技术栈

Java · Go · Scala · Python · Flink · Spark · Kafka · Kubernetes · Docker · TDSQL · TIBCO · OVS · OpenDaylight · ONOS · DPDK · Snort · LLM · Federated Learning · Blockchain

部分仓库

教育

北京邮电大学 计算机科学 硕士 (2016–2019)


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