基于深度学习模型（如 CNN / LSTM / Transformer / GNN 等），构建 时序预测、模式识别、特征表示学习与决策优化模型，提升系统预测精度与整体效果指标
探索并落地前沿算法技术（如 强化学习、图神经网络、大模型应用 等），用于解决复杂系统中 非线性、高维、强时序相关 的建模问题，推动算法能力持续迭代
负责从 数据清洗、特征工程、模型设计、训练调优到效果评估与回测/验证 的全流程研发，覆盖预测分析、特征挖掘与优化决策等核心场景
基于 Coze 平台进行 Agent / 插件开发，将模型预测与分析能力封装为可复用服务，完成与业务系统的数据集成，提升业务自动化与智能化水平
构建并维护 多源异构数据体系（结构化 / 半结构化 / 时序数据），设计高阶统计特征与深度特征表示
开发 自动化特征工程与数据处理工具，提升特征生成效率与稳定性，支持 大规模数据训练、批量实验与在线部署 场景
针对高频或大规模数据场景，优化数据读取、特征计算与训练流程，保障系统性能与可扩展性