负责多模态大模型中全模态数据（文本、图像、音频、视频等）的采集、处理、采样、配比等全流程数据管线的建设，以及相关的模型结构设计、效果优化，构建适合医疗健康领域的多模态大模型
研究并实现跨模态信息融合的算法和技术，提升模型在健康内容/服务等场景中的理解和生成能力
跟踪多模态深度学习的最新研究进展，探索和落地前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）
与产品和工程团队紧密合作，推动多模态技术在搜索、推荐、AIGC等领域的全链路落地应用
分析和解决在多模态数据处理过程中遇到的技术难题，持续提升模型的智能化水平和商业价值