面向有道词典、词典笔、学习规划/小P老师等产品线，负责 Agent 能力的整体方案与核心算法研发，包括任务分解、计划-执行/反思循环（Plan-Execute / ReAct / Reflection）、长短期记忆与工具路由等
负责 SLM（Small Language Model）持续预训练与指令微调（SFT），构建高效压缩与蒸馏方案，面向端侧/低延迟场景优化推理效率
设计与实现工具调用（Function/Tool Calling）体系：工具编目与路由、参数填充、结果验证与回退、调用链追踪与可观测性，提升工具使用的成功率与收益
基于强化学习（PPO/GRPO/DPO 类方法等）与奖励建模，面向语义理解、工具使用成功率、内容生成质量等目标进行对齐与优化，支持离线/在线策略迭代
负责搜索与排序相关模型：语义检索embedding/rerank、学习排序（pointwise/pairwise/listwise）、点击/转化信号建模与评估
负责数据全链路：高质量数据构建、策略采样、合成与清洗、去重与去噪、难例挖掘、失败案例回放及工具轨迹数据集构建
建立系统化评测体系：离线基准（理解/工具成功率/可用性）、端到端任务评测、A/B 实验与线上指标监控，推进效果持续迭代
推动工程化落地：训练管线与分布式并行、推理服务化与弹性扩缩、缓存与检索加速、成本/时延/稳定性优化
跨团队协作，与产品、工程、数据及标注团队紧密配合，按期高质量交付，持续提升用户体验与业务指标