1、参与设计与建设个性化推荐系统的策略与模型引擎，提升系统性能和稳定性； 2、参与设计与建设个性化推荐系统的画像和索引存储系统，利用最新存储硬件SSD和NVM来升级加速； 3、参与推荐机器学习平台生态工具的开发，例如训练平台、预估平台等，并利用GPU、FPGA等硬件进行异构加速； 4、优化算法可扩展性，优化推荐系统迭代的通用平台，保障算法策略模块快速迭代。