负责为深度学习和机器学习系统设计和开发集成人工智能（AI）解决方案，整合硬件、软件、固件、板和硅组件，重点关注客户需求和整个系统生命周期的实施限制
可能负责AI系统架构和定义，包括将商业机会转化为用例，并为交付系统需求所需的硬件和软件制定产品规格
基于对AI和深度学习算法、深度学习客户需求和深度学习软件框架的深刻理解，影响和塑造AI产品路线图及开发
影响与最终解决方案可能密切相关的技术/组件，如内存、安全和操作系统
在强化学习、策略学习、计算机视觉、机器学习、仿真、仿真到现实（sim2real）、自动驾驶和机器人等领域开发新方法
领导跨集成AI系统的组件级选择（性能、功能、成本）的设计、分析和实施，包括风险分析，并强调易用性、可靠性、安全性、可用性、可维护性、可持续性和质量
定义系统实施和集成方法及计划，以确保构成系统的硬件和软件具有最佳性能和可靠性
提供端到端技术解决方案以解决客户问题，部署解决方案，执行基准测试并准备文档
进行分析并提供可靠的工程建议，以确保AI基础设施的可靠性/弹性
监控并报告利用率，规划持续流程改进
与其他团队合作分析下一代需求和机会，并可能影响和指导云系统和解决方案领域的研究与学术合作，包括概念验证和超越当前行业方法的解决方案
在集群环境中模拟真实环境并分析原型性能
与AI系统架构师合作，贡献应用/客户知识以制定AI路线图