负责智能门锁人脸识别模组中的人脸活体防攻击算法研发，并将算法落地到门锁硬件模组中
算法研究与创新，跟踪学术界和工业界最新进展，主导前沿的活体检测（Face Anti-Spoofing, FAS）技术的探索与研究，包括但不限于RGB、3D结构光、红外、近红外等多模态方案
模型开发与优化，负责从0到1构建高性能、高鲁棒性的活体识别模型，涵盖数据收集、清洗、标注、模型设计、训练、调优和部署的全流程
核心技术攻坚，解决复杂场景下的活体识别难题，如应对不同光线条件、不同设备型号、不同人种、以及新型攻击手段的挑战
性能提升与迭代， 持续优化现有算法的性能（准确率、召回率、速度）、稳定性和资源消耗，推动算法模型在移动端、边缘设备及云端的高效部署
技术沉淀与分享，撰写高质量的技术报告和专利，推动团队的技术交流与知识共享，提升整体团队的技术水平