-业务场景洞察：深入理解和分析客户的业务场景，明确核心需求、挖掘潜在需求 -方案设计：基于对业务和客户需求的深入理解，设计和优化AI产品及增值服务解决方案，确保解决方案的稳定性和可扩展性 -团队协作：与业务及产研团队紧密合作，确保解决方案的顺利实施，并及时解决项目中遇到的问题 -技术跟踪：关注AI领域的技术发展趋势，定期进行技术研究和储备，确保团队的技术领先性

-根据产品面临的安全风险和生态问题，联动各方定位问题，优化策略机制流程； -了解行业竞品最新动态，并产出调研报告； -针对社区生态存在问题，进行用户教育及引导； -监控业务核心指标，以数据定量分析的方式定位问题，对相关风险做策略调整和改进。

- 1.负责政务领域大模型与智能体相关项目的整体技术【架构设计】与技术【路线把控】 -2.项目售前阶段，支撑产品方案里的【技术编写】，提供技术影响力 -3.项目交付阶段，承担【关键技术攻关】与核心模块设计，兜底解决项目过程中的难题，包括工程实现问题和算法效果问题， - 4.产品实现阶段，结合政府业务场景进行需求分析与场景建模，建立系统技术规范与工程标准，输出【可落地、可复用】的AI能力方案 - 5.参与政务客户AI大模型应用咨询工作，提供场景规划、能力选型及技术路径建议 -6.相关技术培训与赋能工作，包括内部研发培训、客户技术培训及智能体应用能力宣贯

-全面负责海外重点项目的计划制定、进度把控与跨团队协同，确保项目按时、高质量交付 -协调BD、交付、技术、法务、财务等内外部团队资源，推动项目从签约到落地的闭环管理 -作为项目核心联系人，定期与客户沟通项目状态，识别并预警风险点，主导解决方案制定 -输出项目管理文档，包括排期、状态更新、风险评估、管理层报告等 -沉淀项目管理经验，支持区域PMO体系建设与方法论优化

-负责百度智能云云计算业务的质量保证工作 -开发测试工具和自动测试框架、自动测试脚本，进行自动化测试 -根据产品需求进行测试，包括测试方案、设计、执行、BUG提交和追踪、测试报告和测试改进等 -深入理解用户场景，解决项目痛点问题，优化与改进用户体验，发挥产品影响力 -参与代码评审、持续集成等工作，确保代码质量和交付效率

-致力于打造业界领先的医疗大模型对话系统。通过持续的技术创新和优化，成功构建了一套完整的医疗智能对话解决方案 -数据合成：负责领域知识和训练数据的构建与维护，利用数据飞轮机制不断优化数据质量和丰富度，提升模型性能和应用效果 -大模型训练：针对业务需求进行大模型的继续训练、有监督微调和强化学习，以及多模态模型训练，实现模型在垂直领域的深度适配，与业务专家合作，构建和优化结构化的提示词系统，利用COT等先进技术增强大模型的推理能力，高效、精准解决实际问题 -信息检索：开发和优化Query理解、语义索引、相关性排序等技术，提升RAG的效果，实现大模型与知识库的深度融合，基于领先的智能体框架，运用并增强大模型的推理、对话和反思能力，解决复杂业务问题 -大模型评测：制定和实施全方位的大模型评估方案，结合人工评估和自动化评估手段，建立完整的评测体系，确保模型性能的可靠性和稳定性 -应用落地：深入理解业务痛点，定义问题解决方案，设定任务标准和目标，通过持续的技术创新和优化，实现最佳的业务效果和用户体验

-参与多模态基座模型架构的改进，包括但不限于视觉编码器的性能提升与效率优化 -参与多模态训练方法的改进，包括训练收敛速度的改进、模型融合的应用、强化学习算法的应用等 -针对多模态垂直领域场景（教育、OCR、文档理解、视觉定位、电商理解等）进行算法优化与落地，包括高质量数据筛选与合成、模型训练策略优化、评测体系构建等 -梳理与建设公开/Inhouse的Benchmark，作为模型训练的观测指标

-负责大语言模型在检索增强（RAG）场景的链路优化和模型优化 -探索和开发大模型在多模态任务、工具调用（Function call）、交互式搜索中的前沿应用 -跟踪大语言模型在RAG、多模态Agent、Function call上的评估能力前沿进展，并实现系统化评估能力建设 -优化大模型基础能力（指令遵循、思考规划、长文记忆、知识继承）并推动落地