1、模型研发与优化
（1）、主导大模型应用到实际生产场景和项目需要的预训练、微调、蒸馏及强化学习全流程开发；
（2）、针对业务场景（客服、知识库、代码生成、多模态创作等）进行模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）与推理加速，达成生产级性能。
2、系统架构与平台化
（1）、依据现有工具平台落地大模型训练/推理一体化平台，包括数据管线、训练框架、模型仓库、服务网关等核心模块；（2）、能够基于项目需要设计出系统集成图、业务时序图、数据流向图、接口集成表、业务功能清单表。
3、工程化与部署
（1）、熟练完成训练大模型、推理大模型、应用系统的工程化部署；
（2）、具备独立完成API开发和基本网络调试能力以满足部署和应用需要。
4、数据工程与知识增强
（1）、构建高质量预训练语料及指令微调数据集，制定数据清洗、去重、敏感信息过滤、版权合规等SOP。
（2）、结合RAG、知识图谱及插件生态，实现大模型与外部知识源的动态交互与持续更新。
5、技术攻坚与创新
（1）、主导POC开发，验证新技术在金融/教育/医疗等场景的可行性；
（2）、跟踪学术前沿（如MoE/Agent架构），参与重要行业会议和同客户中高层领导汇报，提升公司技术影响力。
6、跨团队协作与赋能
（1）、联动大模型厂家，推动项目和产品的技术落地；
（2）、联动产品、售前、交付团队，将模型能力快速封装为可售卖的API、SDK及行业解决方案；
（3）、对内建立大模型技术赋能体系，定期组织算法、工程、运维培训，沉淀最佳实践。