1.AI技术战略与平台规划，制定集团AI First技术发展战略，明确AI大模型、智能检测、健康算法等技术在体检报告解读、慢病管理、居家护理、智能分诊等核心场景的落地路径。主导乐荐AI健康云平台的顶层架构设计，构建面向医疗健康垂直领域的AI中台能力（含大模型微调平台、RAG知识库、AI Agent编排框架、模型运维体系）
2.AI核心产品与技术研发落地，主导AI大模型（如天瑞启元大模型）在智能主检、AI健康数字人、个性化健康管理推荐、智能随访等场景的产品化落地，打通从算法研究→模型训练→工程化部署→产品上线→数据回流的完整AI研发闭环
3.技术团队管理与AI人才建设，全面管理集团技术研发中心（研发、算法、产品、数据安全等团队），搭建完善的技术团队架构。重点建设AI人才梯队——包括算法科学家、AI应用工程师、数据标注工程师、MLOps工程师等关键岗位，建立AI人才的招聘标准、培养路径与激励机制
4.产品研发与项目管理（AI驱动的研发效能），主导公司核心产品、重点项目的技术研发统筹，制定研发计划、明确研发周期，监督研发过程中的质量、进度与成本管控。推动AI辅助研发（AI编程助手、自动化测试、智能代码审查等）在研发全流程的应用，提升研发效能
5.AI算力与数据安全合规，搭建并完善公司AI技术基础设施，包括AI算力资源池（GPU集群调度与管理）、模型训练平台、数据标注平台、模型评测体系等。制定AI模型安全策略，防范模型幻觉、数据泄露、隐私攻击等风险
6.跨部门协作与对外AI生态对接，加强与业务、产品、市场、运营等部门的协作，推动AI技术在业务场景中的深度应用与价值验证。对接三甲医院、卫健委合作项目的AI技术落地，统筹外部AI技术供应商、高校科研机构（如AI lab、医疗影像识别实验室等）合作。跟进全国多地互联网+护理政务项目技术交付
7.前沿AI技术探索与壁垒构建，持续跟踪全球AI大模型（GPT系列、Llama、Qwen等）、多模态模型、具身智能、AI for Science等前沿技术发展，评估其在健康管理场景的应用潜力
