1. 参与Qwen大模型预训练数据的算法设计与体系建设，面向海量文本、代码、多模态等数据，开展数据采集扩充、质量评估、筛选配比和合成优化，建设高质量、可持续迭代的预训练数据管线。 2. 参与建设面向mid-train阶段的模型驱动的合成与质检链路，围绕知识、推理、代码、长文、Agent、多模态等核心能力方向，形成数据生产、质量控制与训练反馈的闭环优化机制，不断提升数据密度、能力针对性与最终训练收益。 3. 持续完善数据实验与验证链路，构建覆盖不同模型参数规模的数据scaling研究策略，系统分析数据策略在不同参数规模下的收益迁移与效果一致性，同时丰富预训练评测体系，跟进大模型前沿技术研究，推动预训练数据闭环迭代，打造业内领先的数据算法能力。