1. Pengembangan dan Optimisasi Model Algoritma: Merancang, mengembangkan, dan menerapkan model serta algoritma pembelajaran mesin, melakukan optimisasi dan perbaikan pada model algoritma untuk meningkatkan kinerja dan akurasi;

2. Pengolahan Data dan Rekayasa Fitur: Melakukan pembersihan data, pra-pemrosesan, dan rekayasa fitur untuk memastikan kualitas data;

3. Evaluasi Kinerja Algoritma: Merancang dan melaksanakan eksperimen, mengevaluasi kinerja model, menggunakan indikator dan metode evaluasi yang sesuai untuk memverifikasi efektivitas model;

4. Penelitian dan Inovasi Teknologi: Mengikuti perkembangan terbaru dalam penelitian dan tren teknologi pembelajaran mesin, mengusulkan dan mewujudkan solusi algoritma;

5. Kolaborasi Antardepartemen: Bekerja sama erat dengan anggota tim, memahami kebutuhan bisnis dan mengubahnya menjadi implementasi teknis.