人工智能/机器学习工程师

负责构建 AI 辅助功能，使用经过批准的模型提供商、编排框架和内部平台模式。设计安全的工具调用流程，涵盖只读查询工具、指标查找工具和上下文工具。支持文档智能、财务分析、差异解释、预测支持和引导问答用例。开发模型和提示版本控制、遥测、模型监控和使用报告。实施提示、工具和模型评估套件以测试回答质量、安全性和回归风险。构建防止模型选择未经授权的客户上下文、访问未经批准合同外的原始数据或暴露敏感值的防护措施。定义和维护金色数据集和测试场景，反映不同子公司的真实 K3 工作流。操作开关、速率限制、回退路径和人机协作检查点以处理高风险用例。与数据工程师定义语义合同、指标定义和批准的分析功能。与全栈工程师集成 AI 功能到网页应用、仪表板和工作流程屏幕。贡献集团的负责任 AI 标准，包括模型卡片、预期用途、已知限制和审查历史的文档。解释模型行为、限制和风险控制给非技术利益相关者。将业务问题转化为可衡量的 AI 能力。提供 AI 是否是正确工具的务实指导。

3–5+ 年应用 AI、ML 或数据科学技术在生产或关键业务环境中的经验。强 Python 经验，包括 pandas 和现代 ML/AI 库。LLM 应用开发经验，包括工具调用、检索增强生成（RAG）、评估、提示管理或代理式工作流。SQL、分析数据集和受控数据访问模式经验。熟悉模型监控、实验跟踪、模型注册或更广泛的 MLOps 实践。理解隐私、安全、审计日志和数据最小化在 AI 系统中的重要性。能够将业务问题转化为可衡量的 AI 能力并清晰解释限制给非专家。