1、算法模型全链路应用：独立或带领团队完成数据挖掘的全流程开发。设计并执行高效的数据采集策略，通过数据清洗、转换和标准化确保数据质量和准确性；运用统计学、机器学习、深度学习等技术和方法构建各类符合业务场景算法模型，并对模型进行训练、回溯评估、迭代优化。
2、大模型应用及落地：负责大模型在业务场景的应用落地，通过模型微调、RAG、提示工程等手段实现保险行业垂直领域大模型的构建、训练及应用。
3、智能化应用开发：梳理常规业务部门内的智能化需求痛点，借助RPA等技术实现常规业务流程的自动化，同时可以独立或带领团队完成相关智能化应用的开发。
4、技术支持与协作：与技术团队、产品团队及业务部门紧密合作，提供数据分析和模型构建方面的技术支持，参与跨部门项目，推动项目顺利进行。
5、技术探索与创新：关注人工智能和机器学习领域的最新动态和技术趋势，不断探索和引入新技术、新工具，提升团队