1. 基于Go语言构建高可用、高性能的AI建模支撑系统，包括模型训练任务调度平台、数据流转管道、模型版本管理系统等核心模块开发与迭代。
2. 负责AI模型工程化落地的系统层实现，设计并开发模型训练、推理部署的自动化流程，对接TensorFlow/PyTorch等框架的底层接口，解决分布式训练的资源调度、任务监控问题。
3. 参与AI建模相关工具链的开发，如数据预处理工具、特征存储服务、模型评估接口等，通过系统能力降低算法工程师的建模门槛，提升建模效率。
4. 负责系统性能优化与问题排查，针对高并发场景（如大规模数据读写、多模型并行推理）进行代码调优、数据库索引优化及服务架构升级，保障系统稳定性。
5. 与业务团队协作，理解AI建模需求与业务目标，将技术方案转化为系统功能，输出清晰的技术文档，推动跨团队项目高效落地。