1、深度参与快手自研大模型（LLM、T2I、I2I、MLLM等）的评测工作，和一线算法团队并肩作战； 2、参与评测体系的搭建与完善，思考如何科学衡量模型真实水平； 3、开发和维护评测工具，让评测更高效、更智能； 4、评估图像等多模态生成结果的客观质量和美学表现（如指令遵循、风格一致性、艺术创造力），让 AI 更懂审美； 5、通过数据收集、分析和可视化，产出具备洞察力的评测结论。