1.负责大语言模型在动物育种场景下的全流程研发、优化及工程化部署，确保模型在基因数据分析、性状预测、育种决策等核心环节的高效稳定运行； 2.与生物信息学、遗传育种及IT团队协同合作，设计并构建多模态数据处理框架，实现基因组学、表型组学等多源异构数据的高效整合，持续驱动AI模型在育种场景中迭代演进，赋能业务创新； 3.探索大语言模型与传统数量遗传学、生物信息学及生物统计学方法的深度融合路径，利用AI技术提升育种方案设计、性状遗传解析及遗传增益评估的科学性与效率，为育种决策提供数据驱动的量化依据； 4.持续跟踪AI领域前沿技术动态（如Agent智能体、多模态模型、分布式训练等），系统评估其在育种科研与产业化中的适用性，积极推动先进AI能力向实际育种业务转化，助力整体研发水平提升。