参与亿级用户规模的本地生活搜索优化，负责迭代到店业务搜索算法，包括到餐、到综、酒旅等，提升点击率、转化率等核心指标，提升用户在快手的本地生活搜索购物体验，促进生态良性发展
参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对本地生活搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等方面，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发
针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能
深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向