1.主导智能代码生成平台的架构设计与研发实施，完成基于大语言模型的编程辅助工具从技术原型到规模化工程应用的转化与落地。
2.构建高性能、可扩展的分布式后端服务体系，优化系统在代码生成场景下的响应延迟、吞吐量及计算资源利用率。
3.应用检索增强生成技术，持续优化代码生成任务中的上下文感知能力与知识检索效率，提升生成代码的准确性、可用性与工程适配性。
4.负责基于大模型的智能IDE插件或代码编辑工具的模块设计与实现，涵盖代码补全、缺陷修复、结构重构、语义解释等核心功能。
5.建立多维度的代码生成质量与系统性能评估体系，对生成代码的功能正确性、可读性、可维护性及系统响应时间、资源消耗等关键指标进行量化度量与持续跟踪。
6.跟进AI辅助编程领域技术发展趋势，推动团队在模型应用、系统架构及工程实践方面的持续迭代与技术升级。