1、负责迭代优化达摩盘智能人群标签：调研机器学习/NLP/深度学习/强化学习等技术在营销领域人群策略方向的应用实践和前沿方法，落地应用到新客/新品/大促等核心营销场景的用户标签和人群迭代中，线上投放效果对比大盘有显著提升。
2、负责洞察分析商家/品牌商的广告营销心智和诉求，针对商家/品牌商的不同营销诉求和目标，实现并优化百万级商家、亿级标签特征的标签和人群策略个性化推荐算法和模型效果，助力商家/品牌商持续提升营销效果。
3、负责达摩盘算法基础建设：调研推荐、排序、文本分类、文本生成等方向的基础算法和应用方法，构建营销数据科学方向统一的底层基础算法模型和特征数据，包括但不限于商品/店铺/品牌/类目维度的ctr/购买概率/互动率预估模型、基础特征数据、Embedding数据、LLM fine-tune等，为部门在营销数据科学方向储备数据算法技术，驱动达摩盘标签体系和人群的迭代优化。