核心策略优化：负责贷后机器人对话能力的建设与迭代，通过分析线上用户交互日志及回款数据，主动识别对话流程中的断点与机会点，持续优化机器人的催收策略、应答逻辑及话术剧本，提升机器人回款率和触达率
模型训练协同：与算法工程师紧密协作，深度参与机器人的训练与调优过程
负责构建和维护高质量的大模型对话训练集、评测集，建立标准化的机器人训练与评测闭环体系
标注体系管理：制定并完善贷后场景下的数据标注标准（如：客户意图、还款意愿/能力识别、承诺标签等）及人机对话质量评分标准
负责标注团队的日常管理、任务分发与质量验收，确保数据交付的高准确率
知识语料建设：根据贷后业务的催收策略及合规要求，负责搭建和维护贷后场景的知识库及典型对话语料库，确保机器人知识覆盖的广度与准确性