主导公司级AI研发效能平台的整体规划与建设
将分散的工程环节整合为一体化、自动化的平台服务，从根本上解决数据准备、训练、评估及部署过程中的效率瓶颈，为模型快速迭代提供坚实的基建保障
平台规划与建设：设计和搭建支撑AI全生命周期的平台，包括模型数据、训练、推理服务、模型监控与治理等的全链路闭环
数据交付提效：梳理数据接入、清洗、标注及版本管理的标准化流程，构建高效的数据流水线，缩短可用训练数据集的交付周期
模型迭代体系构建：设计可视化的模型血缘图谱，打通训练、推理、评测与数据集、配置参数、产出物之间的关联，实现模型效果的可追溯、可复现与可对比
跨部门协同与落地：深入理解算法与数据工程、评测团队的作业流程，与架构师、后端开发紧密合作，将复杂的底层技术和作业转化为易用的平台功能