智能数据底座与知识库构建 - 多模态数据挖掘：负责项目全生命周期资产（美术资源、策划案、代码、技术文档）的深度清洗、自动标注与结构化处理
- 数据预处理：针对各类资产（源码、配置、DCC、uasset、文档等）进行AI预处理分析，提取特征数据，为后续AI模型的训练与推理提供输入
- 知识库架构：搭建并维护基于“关系型数据库 + 向量数据库”的双层架构，构建项目专用知识图谱
- RAG系统开发：实现多维度（关键词+语义理解）混合检索系统，支持代码搜索、资源检索等业务
UE编辑器智能化集成 - UE AI+工具链开发：基于Unreal Engine开发编辑器内的AI辅助工具，将AI能力无缝嵌入开发人员工作流
AI Agent与应用生态 - Agent编排（服务端）：基于实际开发场景，设计并编排多Agent协同工作流（Multi-Agent System），部署并维护服务
- 全栈工具开发（客户端）：开发独立于引擎的AI生产力工具（形式不限，如Web或App），通过API对接底层模型服务，提供可视化交互界面
模型部署与调优 (LLM Ops) - 模型落地：负责开源大语言模型的私有化部署、量化与推理加速
- 微调优化：根据项目垂直领域的特定需求，构建数据集并进行模型的SFT或LoRA优化，提升模型在代码生成、剧情润色等场景的表现