1. Algoritma modeli geliştirme ve optimizasyonu: Makine öğrenimi modelleri ve algoritmalarının tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanması, algoritma modellerinin optimizasyonu ve iyileştirilmesi, performans ve doğruluğun artırılması;

2. Veri işleme ve özellik mühendisliği: Veri temizleme, ön işleme ve özellik mühendisliği gerçekleştirerek veri kalitesinin sağlanması;

3. Algoritma etkisi değerlendirmesi: Deneyler tasarlayıp uygulamak, model performansını değerlendirmek, uygun değerlendirme ölçütleri ve yöntemleri kullanarak modelin etkinliğini doğrulamak;

4. Teknik araştırma ve yenilik: En son makine öğrenimi araştırma sonuçları ve teknik eğilimlerini takip etmek, algoritma çözümleri önermek ve uygulamak;

5. Departmanlar arası iş birliği: Ekip üyeleriyle yakın iş birliği yaparak iş gereksinimlerini anlamak ve bunları teknik uygulamalara dönüştürmek.