多域信息建设：建设全场域的序列特征服务，包含信息流，搜索，商业化等多个场景
序列建模技术：深入探索长短期兴趣序列建模技术，结合业务理解 + 长序列技术做通用化 长序列end to end兴趣挖掘模块
跨场域模型：对业务深入了解，具备横向能力，设计高效的跨场域模型，利用全场域稠密行为解决稀疏场域预估不准确问题
模型Scaling Up：依托LLM架构，设计和实现下一代高效的排序模型范式，包含模型Scaling Up验证以及高效交叉模块
工程协同：与数据平台、工程团队合作，实现模型的高效分布式训练、部署和服务化（TensorFlow/PyTorch），同时编写高质量的技术文档，分享技术成果和知识