智能客服数据治理与支撑：负责智能客服场景下模型训练与评估所需数据的全流程处理，涵盖用户咨询文本、客服回复文本、知识库内容等数据的清洗、标注、特征工程及质量校验，重点保障对话数据、意图数据、实体数据的可靠性与标注准确性，支撑智能客服核心模型训练
智能客服模型实验与优化：在指导下参与智能客服核心模型（如意图识别、实体抽取、对话生成、检索匹配等）的搭建、训练、调优及效果评估，系统记录实验过程，协助完成模型效果对比分析与优化方向梳理，助力提升客服问答准确率、回复相关性及用户体验
效果监控与业务洞察：协助维护智能客服线上效果监控体系，定期分析线上关键指标，包括意图识别准确率、对话转人工率、用户满意度、回复响应延迟等，结合用户咨询问题类型、业务场景数据，提出针对性的模型优化与策略调整建议
技术文档沉淀：参与撰写智能客服模型实验记录、技术方案、接口文档、效果分析报告等，协助团队完成智能客服算法相关知识管理与经验沉淀，推动团队技术能力复用与提升
协同与项目支持：配合产品、研发、运营等跨部门团队，同步智能客服算法项目进展、对接业务需求，协助算法解决方案在智能客服产品中的落地与应用，助力优化客服服务效率与质量