1. 算法研發(fā)與創(chuàng)新：獨(dú)立研發(fā)數(shù)字化場(chǎng)景關(guān)鍵 AI 算法，主導(dǎo)大模型領(lǐng)域自適應(yīng)微調(diào)、輕量化部署及分布式訓(xùn)練架構(gòu)設(shè)計(jì)，優(yōu)化數(shù)據(jù) / 模型并行策略，解決模型性能瓶頸，獨(dú)立完成核心模塊代碼實(shí)現(xiàn)。
2. 技術(shù)預(yù)研與方案：跟蹤行業(yè)最新技術(shù)動(dòng)態(tài)(如NeurIPS)，與技術(shù)團(tuán)隊(duì)分享及分析技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告；主導(dǎo)復(fù)雜業(yè)務(wù)算法方案設(shè)計(jì)，完成可行性論證與原型仿真驗(yàn)證，平衡算法性能、工程實(shí)現(xiàn)。
3. 數(shù)據(jù)與模型優(yōu)化：數(shù)據(jù)優(yōu)化涵蓋多源數(shù)據(jù)治理、生產(chǎn)特征工程及工業(yè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；模型優(yōu)化聚焦提升精準(zhǔn)度、適應(yīng)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)、優(yōu)化邊緣部署，最終助力提升業(yè)務(wù)執(zhí)行效率與質(zhì)量，降低成本。
4. 學(xué)術(shù)與知識(shí)沉淀：定期開展內(nèi)部技術(shù)分享，形成內(nèi)部知識(shí)庫(kù)。