-技术方案主导：负责千帆私有化项目的方案设计、报价、POC、招投标技术应答；亲自下场跑 POC、调推理参数、出 benchmark -架构与选型决策：主导算力规格（GPU 型号 / 卡数 / 网络）、模型组合（Base 模型 / 微调 / 蒸馏）、配套组件（向量库、Agent、知识库、推理框架）的私有化选型，对性能、成本、可行性三个维度的承诺负责到签约 -技术深度对接：能与客户算法 / 平台 / 基础架构团队对等技术对话——客户问 vLLM/SGLang 选型、问 RAG 召回率优化、问长上下文方案、问 MoE 推理成本 -AI 工程化沉淀：在政务、非能源央企、教育三大赛道沉淀可复用方案模板，以 skill / prompt / MCP 等可执行形式沉淀（不是 Word），同行业第二单复用率 ≥60% -跨团队协同：在售前阶段作为研发、交付、产品的对内唯一接口人；签约后向交付完成方案交接 -AI Native 工作方式：以 Dumate / Claude Code / Cursor / 同类 agent harness 为日常工作底座，标书与方案首稿由 agent 起草、人审核；具备客户现场用 agent 现场起草方案 / 竞品对比 / SOW 片段的能力

-业务场景快速收敛（前 1—2 周） 深入客户一线，对核心业务流程、决策链路、KPI 体系与约束条件完成结构化拆解，识别"哪些环节适合自进化、哪些不适合"，给出明确可行性判断 -业务需求 → 算法输入翻译（核心枢纽能力） 将模糊业务诉求转化为可执行的三件套定义 目标函数：要优化什么、用什么指标衡量 约束体系：硬约束 / 软约束 / 偏好约束的层次结构 评估机制：如何判定解的好坏、用什么样本评估、评估代价多少 产出物为可直接进入开发的 problem.md -伐谋算法物料搭建与演化调优（POC 2—4 周内出结果） 实操交付伐谋三大核心物料 —— problem.md、init.py、evaluator.py，并配套设计 Prompt 与进化策略；负责种群策略、变异/选择算子、Prompt 调度、收敛判据的调优；对演化轨迹做归因分析，做到"比客户现有人工算法或传统求解器更优"的可验收结果 -售前主导与方案设计 作为伐谋私有化项目售前技术第一负责人，独立完成 POC 范围界定、可行性评估、技术方案撰写、招投标响应、CXO 级汇报。对售前转化率与项目签约负首要责任 -私有化部署与系统集成 独立完成伐谋私有化环境的部署、安全隔离验证，以及与客户既有业务系统（数据库、调度系统、MES、仿真器、风控引擎等）的集成联调 -自进化范式的客户教育 向客户业务方与 IT 决策人讲清楚自进化算法 vs 传统人工算法 / 传统求解器的差异，引导客户从"采购固定模型"切换到"共建持续演化求解器"的认知 -持续演进服务与方法论沉淀 项目上线后承担年度运维 —— 新场景扩展、评估器升级、效果复盘；将每个项目沉淀为可复制的"行业 × 场景 × 自进化建模"方法论与算法资产，反哺产品 PRD 与 GTM 打法

-负责千帆DuMate的后端研发工作，包括但不限于 Agent 运行引擎、工具/技能（Skills）插件系统、长期记忆（Memory）、账号权限、积分计费等 -负责平台的高可用性、性能优化与稳定性建设，包括异步消息处理、状态持久化、调用限流、错误重试等 -探索先进的 Agent 范式（如自主规划、自我反思、代码生成技能、多 Agent 协作等），解决复杂多步任务在真实场景下的落地问题，推动从原型到生产级可用 -与前端（聊天适配/Web UI）、模型 fine-tune/算法、产品及安全团队紧密协作，共同打造隐私优先、高扩展、用户友好的 AI Agent 体验

-深入理解业务发展目标，落地管理机制，推动业务进展，协同解决问题，保障目标顺利达成 -负责业务周期性材料管理、会议管理等，保证关键事项的有序推进，支持高效决策 -推动组织与上下游建立有效沟通和协同机制，促进跨团队横向协同效率提升 -参与战略规划拆解落地，跟踪战略专项执行进度，识别潜在风险，促进战略目标达成，支持战略迭代 -开展云计算/AI前沿技术趋势研究，定期输出行业竞品分析及技术应用洞察报告等，驱动业务创新决策

-负责网盘B端百度网盘企业版产品的渠道推广售卖 - 渠道生态构建与运营 -完成代理商招募、分级管理与赋能培训，制定差异化合作政策 -通过数据化手段监控渠道健康度（如转化率、复购率、客单价），驱动业绩增长 -主导重点渠道商的联合营销活动，打造标杆案例并复制推广 -行业解决方案销售 -面向教育、制造业、广告、互联网等目标行业，设计“网盘+行业场景”的解决方案（如教育资源共享、制造图纸协同、互联网内容分发） - 联合代理商完成头部客户攻坚，推动百万级项目落地，维护行业KOL客户关系 -收集一线市场反馈，提炼产品优化需求，推动企业版功能迭代（如权限管理、安全审计、API集成等） -跨部门协同作战 -对接产研团队，推动产品功能与渠道需求的匹配（如定制化开发、SDK接口开放） -联动市场部制定渠道激励政策，设计线上/线下推广物料（如白皮书、案例集、Demo视频） -协同售前团队输出解决方案PPT，为代理商提供销售工具包支持

-回款和欠款分析：系统化地捕捉回款和欠款情况，构建数据监测体系，通过大盘数据和专项分析，进行回款和欠款诊断、效果评估，形成洞察与建议，持续改进业务回款和欠款效果 -客户分析：通过对客户分析输出增长策略和定期经营分析，为业务提供有效科学决策，实现业务目标；通过完善客户分层模型，分析研究客户画像特征，分析客户既有价值和潜在价值，提炼精细化客户运营策略，推进业务客户结构改善 -区域下沉落地分析：区域下沉落地策略诊断与改善，对省市落地客户推进效果、行业覆盖情况、商机进展、策略效果等进行诊断监控，推动整体策略落地的进度与改善；对策略进行量化刻画，实现对策略数字化模型的建设，助力区域下沉业务的开展 -积极进行跨部门沟通与协作，主动通过分析观察推动业务发展和各项改善

-风险模型构建：运用先进的大数据挖掘算法与工具，深度剖析海量业务数据，精准识别各类潜在风险特征与关联规律，构建科学、高效且具有前瞻性的风控模型，为风险评估与决策提供坚实依据 -实时风险监测：搭建并优化实时风险监测系统，对业务运营过程中的风险指标进行动态跟踪与预警。及时捕捉风险异动，为风险应对争取宝贵时间，确保公司业务在安全可控的轨道上运行 -数据深度分析：针对复杂多变的风险场景，开展专项数据深度分析。挖掘数据背后的潜在风险因素，为业务部门提供针对性强、具有可操作性的风险防控建议，助力业务健康可持续发展 -跨部门协作沟通：与风控、业务、技术等多部门保持紧密协作，深入了解业务需求与流程。将数据分析成果有效转化为实际业务策略，同时收集各方反馈，持续优化风控模型与监测体系

-制定标注标准： 基于循证医学专业规范与医疗真实业务场景，定义并构建医疗大模型的核心能力标准体系，并落实执行标准 -驱动模型训练： 定期开展自有模型与行业竞品的横向评估，输出专业的医学评估报告，并协同算法研发团队，持续驱动模型效果优化与升级，迭代训练数据集分布与结构 -把控数据质量： 建立并完善医学视角的标注规范，培训数据标注团队，确保双方理解对齐，从源头提升大模型训练数据的准确性、专业性与实用性 -跨部门专业支撑： 具备跨部门协同经验，为算法、产品及业务团队提供全方位的医学知识普及、临床视角洞察及医疗合规支持

-经营分析：深入理解业务，搭建业务核心数据指标监控体系，定期生成经营分析报告，包括日常例行数据分析、专题分析等，挖掘业务增长点，为产品迭代和运营策略提供支持 -目标监控：负责监控产品核心经营指标，确保业务目标达成，并及时发现数据异常，分析原因并推动问题解决，协助制定业务年度经营计划和预算 -项目管理：参与相关项目的流程管理，与协同部门横向沟通协作，推动项目按时高质量交付，与PDSA、PM、研发团队紧密协作，确保项目目标与业务目标一致 -专项分析：对于重点问题开展专项分析，为业务策略提供数据支持和建议。沉淀分析思路与框架，构建全面、准确、反映业务特征的指标体系

-经营分析：深入理解业务，搭建业务核心数据指标监控体系，定期生成经营分析报告，包括日常例行数据分析、专题分析等，挖掘业务增长点，为产品迭代和运营策略提供支持 -目标监控：负责监控产品核心经营指标，确保业务目标达成，并及时发现数据异常，分析原因并推动问题解决，协助制定业务年度经营计划和预算 -项目管理：参与相关项目的流程管理，与协同部门横向沟通协作，推动项目按时高质量交付，与PDSA、PM、研发团队紧密协作，确保项目目标与业务目标一致 -专项分析：对于重点问题开展专项分析，为业务策略提供数据支持和建议。沉淀分析思路与框架，构建全面、准确、反映业务特征的指标体系