1、参与Agent、语言、多模态、生成式推荐、空间智能等大模型训练和推理的关键技术与系统架构的开发与实现，协助完成算法突破，并将成果落地产品，产生商业价值。 2、参与训推框架和加速特性的设计与开发，包括预训练、RL后训练、Agentic AI、推理引擎和服务化、AI训推技术辅助编程等模块的编码与调试。 3、参与AI训练/推理系统的优化方案设计和开发，在计算、内存、通信、IO等方面开展软硬协同优化，提升系统性能，支撑下一代训推系统构建。 4、跟踪业界和学术界AI计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化领域的最新进展，参与业界顶会，参与开源社区贡献，学习并引入先进技术，持续提升系统竞争力。