NLP策略研发：参与搜索/推荐场景下的NLP基础算法研发，包括语义理解、意图识别及大模型（LLM）的 Prompt Engineering 和 SFT 调优
模型压缩与加速：研究并实践轻量化技术，利用蒸馏（Distillation）、量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等手段优化模型，提升在线推理效率
在线化部署开发：负责大模型及深度学习模型的高性能服务化部署（Inference Server），编写并维护高并发、低延迟的算法接口
前沿技术落地：跟踪工业界最新的模型推理框架（如 TensorRT, vLLM, DeepSpeed-Inference 等）并进行选型与复现，确保策略能稳定转化为业务价值