业务落地与提效： 负责大模型在内容治理、机器审核业务场景的算法应用与工程化落地，针对复杂审核场景设计并优化算法策略，显著提升审核人效与风险识别能力
LLM应用开发： 深入参与基于大语言模型的智能应用开发，包括但不限于Prompt Engineering、模型微调（SFT/RLHF）、模型评测与部署，确保模型在业务中的稳定表现
智能体（Agent）构建： 主导或参与智能体及多智能体（Multi-Agent）系统的设计与开发，利用外部工具（Tools/API）增强模型能力，解决复杂的多轮推理与决策问题
技术探索与演进： 紧密跟踪AI前沿技术（如RAG、Long Context、新模型架构等），持续推动机审场景下技术架构的迭代与革新，保持团队技术的行业领先性