1、产品需求与规划：深入理解 AI 算法工程师的工作内容与技术能力边界，结合市场需求、行业趋势和业务场景，精准提炼产品需求，制定清晰的产品规划与路线图；与算法团队充分沟通技术实现可行性，确保产品需求能够落地执行。
2、主动与各内部业务部门沟通，收集其对模型能力的使用需求，深入了解业务场景和痛点，完成需求的梳理与分析；将业务需求转化为技术语言，与 AI 算法工程师团队进行需求同步，协调资源推动需求实现；为内部业务部门提供模型使用的技术支持，包括功能讲解、操作培训、问题解答等，确保模型能力在各业务场景中有效落地和高效应用；定期收集内部业务部门的使用反馈，优化模型能力与服务流程，提升内部业务部门对模型能力的满意度与使用效率。
3、模型能力规划：结合产品战略与业务场景需求，规划 AI 模型能力建设方向，明确模型在功能实现、性能指标（如精度、响应速度等）上的目标；协同算法工程师，确定模型研发的优先级和资源分配，推动模型能力与产品需求的深度契合。​
4、模型运营相关工作：建立模型运营指标体系，通过数据分析监控模型在实际应用中的表现，及时发现模型性能下降、偏差等问题；与算法团队协作制定模型优化与更新策略，结合用户反馈和业务变化，推动模型持续迭代；探索模型在不同业务场景的拓展应用，提升模型的复用价值和商业效益。