1. 垂直領域大語言模型、多模態大模型微調；
2. 垂直任務Benchmark、評測管線構建和日常評測；
3. 利用大模型及相關工具，搭建workflow/agent來解決實際問題。
4. 數據存儲與管理： 設計和管理高效的數據庫方案，特別是針對金融時間序列數據（如使用DolphinDB, InfluxDB, KDB+等）和非結構化數據（如新聞、公告），確保數據的完整性、一致性和高可用性。
5. 特征平臺 (Feature Store) 構建： 牽頭構建一個標準化的特征庫（Feature Store），讓策略研究員（做多智能體、vLLM的同事）可以方便地調用、復用和共享特征，避免重復勞動，提升整個團隊的研發效率。