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1. 算法研發(fā)與創(chuàng)新：獨立研發(fā)數(shù)字化場景關鍵 AI 算法，主導大模型領域自適應微調、輕量化部署及分布式訓練架構設計，優(yōu)化數(shù)據(jù) / 模型并行策略，解決模型性能瓶頸，獨立完成核心模塊代碼實現(xiàn)。
2. 技術預研與方案：跟蹤行業(yè)最新技術動態(tài)(如NeurIPS)，與技術團隊分享及分析技術趨勢報告；主導復雜業(yè)務算法方案設計，完成可行性論證與原型仿真驗證，平衡算法性能、工程實現(xiàn)。
3. 數(shù)據(jù)與模型優(yōu)化：數(shù)據(jù)優(yōu)化涵蓋多源數(shù)據(jù)治理、生產特征工程及工業(yè)數(shù)據(jù)增強；模型優(yōu)化聚焦提升精準度、適應業(yè)務動態(tài)、優(yōu)化邊緣部署，最終助力提升業(yè)務執(zhí)行效率與質量，降低成本。
4. 學術與知識沉淀：定期開展內部技術分享，形成內部知識庫。