# Yanjie Gao [[Microsoft Research]] (北京)所属の研究者。深層学習プラットフォームの実証研究・性能予測・ソフトウェアエンジニアリングを主導する。 StepFly の共著者として TSG 自動化に向けたエージェント型フレームワーク研究に参加した([[@2025__arXiv__StepFly - Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis]])。 ICSE 2023 では筆頭著者として、Platform-X の 360 件の品質問題を手動分析し、症状・根本原因・緩和アクションの三次元体系を初めて包括的に構築した([[@2023__ICSE__An Empirical Study on Quality Issues of Deep Learning Platform]])。ハードウェア障害 28.33%・プラットフォーム側障害 28.33%・ユーザー側障害 43.34% という比率と、Job Resubmission(34.72%)による緩和可能性を定量化した。 また ICSE 2024 SEIP では筆頭著者として、Microsoft 社内 DL プラットフォーム Platform-X の 400 実ジョブを対象に **GPU 利用率低下の初包括的実証調査**を行い、706 件の問題を 4 次元 15 カテゴリに分類した([[@2024__ICSE__An Empirical Study on Low GPU Utilization of Deep Learning Jobs]])。同論文は GPU 利用率予測ツール([[GPU最適化]] §研究方向)の先行研究として自身の GPUメモリ消費量推定研究(ESEC/FSE 2020)・実行時間予測研究(ICSE SEIP 2023)も引用している。