作为核心研发，参与智能质检 / 智能路由等 AI 驱动型系统的整体架构设计与核心模块建设，打造高并发、高可用、可观测、可演进的 AI 系统
负责 AI 能力工程化落地，包括但不限于：规则引擎与策略中心设计Agent 流程编排与工具调用框架建设RAG 检索链路设计与优化（召回 / 重排 / 上下文构建）模型调用策略、缓存策略与成本治理结果回放、评估体系与可解释性建设
与产品、业务、算法深度协作，参与复杂方案评审，完成：复杂业务规则抽象流程建模 / 状态建模规则与模型协同策略设计推动需求从 0→1→规模化落地
参与 AI 系统全链路建设与优化：数据埋点 → 样本与标签治理 → 指标体系设计 → AB 实验 → 效果归因分析 → 持续优化闭环
在系统设计中重点关注：稳定性与故障隔离，灰度发布与降级回滚策略，延迟与成本控制，AI 结果可解释性与风险控制，确保系统长期稳定运行