算法研发与迭代：负责搜广推核心算法的设计与优化，确保算法逻辑在高性能C++环境下的高效实现与平滑落地
算法工程质量标准：主导制定针对算法团队的工业级C++开发规范，解决模型实验代码乱、难以维护、上线易崩等痛点，建立“算法实验即生产”的高质量标准
研发工具链升级 (AI Coding)：作为团队内部的AI工具先行者，探索并落地AI辅助编程（如Cursor, GitHub Copilot）在算法开发、数据清洗、算子优化中的深度应用，从根本上提升算法产出效率
架构协同与重构配合：虽然不负责底层系统重构，但需作为算法端的“技术接口人”，确保算法架构与工程重构方向深度协同，降低算法到工程的转化损耗
工程化思维赋能：通过Code Review和技术沙龙，培养算法工程师的工程素养，推动团队从“实验作坊”转向“工业级算法工厂”