深度参与数字人大模型前沿方向的数据工作，结合业务场景与技术演进趋势，针对数字人、真人视频、人像生成等场景，输出可执行的任务拆解与数据策略建议
2、支持人像/数字人模型效果评估与问题诊断，基于模型输出进行错例归因和行为分析，识别模型在人像表现上的能力边界与系统性问题，并为数据策略、规则调整和训练方向提供可落地的改进建议
3、构建人像方向的数据标注与规则体系，设计适用于人像/数字人场景的标注规范与决策标准，覆盖SFT、对齐、偏好标注和评测等环节，并根据反馈持续优化
4、深度参与人像相关数据生产与质量管理全流程，对人像类任务中的质量波动和异常进行监控与分析，并推动优化落地
5、推动人像方向方法论与标准建设，沉淀数字人及人像任务的数据标准、评测方案与质量规范，支撑多项目复用和规模化交付