推动 AI 模型精准化、实用化的核心角色，主要负责对人工智能系统进行数据处理、模型调优与效果迭代。​
其核心工作包括：筛选、清洗和标注高质量训练数据，确保数据符合模型学习需求，比如为图像识别模型标注物体边界，为自然语言处理模型标注语义关系；通过分析模型输出结果，定位识别偏差或逻辑漏洞，调整算法参数或补充训练样本，提升模型准确率；针对特定场景（如智能客服、自动驾驶）优化模型响应策略，使其更贴合实际应用需求。