1、負(fù)責(zé)公司 AI 技術(shù)體系整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)選型與演進(jìn)規(guī)劃，保障系統(tǒng)高可用、高性能、可擴(kuò)展、低成本。
2、主導(dǎo)大模型、NLP、ASR/TTS、多模態(tài)、知識(shí)圖譜、向量數(shù)據(jù)庫(kù)等 AI 能力的架構(gòu)落地與工程化。
3、負(fù)責(zé) AI 服務(wù)的訓(xùn)練 / 推理部署、分布式架構(gòu)、調(diào)度優(yōu)化、性能瓶頸攻堅(jiān)，提升模型吞吐與響應(yīng)效率。
4、牽頭解決 AI 系統(tǒng)核心技術(shù)難題：模型微調(diào)、RAG 架構(gòu)、Prompt 工程、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、Bad Case 治理、內(nèi)容安全與合規(guī)。
5、帶領(lǐng) / 支撐研發(fā)團(tuán)隊(duì)，制定技術(shù)規(guī)范、代碼質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、CI/CD 與運(yùn)維體系，推動(dòng)技術(shù)落地與迭代效率。
6、跟蹤前沿 AI 技術(shù)與開源生態(tài)，進(jìn)行技術(shù)預(yù)研與落地，構(gòu)建公司核心技術(shù)壁壘。
7、與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、算法團(tuán)隊(duì)深度協(xié)同，輸出技術(shù)方案、架構(gòu)文檔、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與排期規(guī)劃。
8、負(fù)責(zé)技術(shù)團(tuán)隊(duì)人才梯隊(duì)建設(shè)，提升整體技術(shù)能力。