概述 在 Cook Medical，人工智能（AI）不仅仅是一种技术，它是创新和以患者为中心解决方案的战略推动者。我们在运营中负责任地整合AI，以提高效率、个性化体验，并解锁改善医疗结果的洞察力。我们的方法以 Cook 的核心价值观——诚信、透明和尊重为指导，确保每个AI项目都符合道德标准和法规要求。AI解决方案工程师将模糊的、高价值的业务问题转化为生产级AI系统。这个角色涵盖了整个生命周期——结合数据科学、数据/机器学习工程和应用开发，以在全球企业中交付工具。该职位需要与技术和非技术合作伙伴密切合作。职责 掌握发现和交付。与内部和客户利益相关者合作，定义问题、成功指标和交付计划；根据用户反馈快速迭代。构建生产AI应用。设计和实现解决方案，如LLM助手、检索增强生成（RAG）系统和智能自动化——包括提示设计、评估框架、防护措施和人机协作工作流。使数据可用。开发企业系统（API、数据库、事件流）之间的管道和集成；执行建模、质量检查、血统和治理，以实现大规模AI。发布全栈软件。实现可靠的后端服务（Python/Java/Node/C++或类似）和实用的用户界面（TypeScript/React），解决真实用户问题。在云中操作。在AWS/Azure/GCP上部署和运行服务，使用容器/编排（Docker/Kubernetes）、CI/CD、秘密管理、监控和可观察性。与企业平台集成。安全连接到内部平台和数据源，以加速前线团队的交付和可衡量的成果。为安全和信任而设计。应用安全设计实践：数据隐私、访问控制、模型/特征监控、偏见和风险评估、事件响应以及ML/LLM系统的可审计性。衡量影响并推动采用。为产品提供工具，跟踪采用/质量/投资回报率，记录决策，并通过演示、培训和清晰的沟通引领变更管理。以所有权为导向。小型敏捷团队工作；与高管、领域专家和工程师有效沟通；对高影响力项目负责。资格 教育和/或工作经验资格 计算机科学、工程、数学或相关领域的学士学位——或具有强大软件工程基础的同等实践经验。3年以上构建生产软件或数据/ML系统（例如，全栈、数据工程、MLOps或平台工程）的经验。知识、技能和能力 精通至少两种：Python、Java、C++、Go、TypeScript/JavaScript；熟悉测试、代码审查和CI/CD。具有以下一种或多种的实际经验：LLM应用模式（包括RAG）、向量数据库、模型评估/监控以及AI系统的生产部署。直接与最终用户/客户合作的经验——推动发现、界定MVP、向领导者展示并在快速反馈循环中迭代。优先资格 在企业数据/AI平台和AI增强前线工作流的操作领域的集成背景。定义产品和业务健康指标并向技术和非技术受众传达权衡的经验。熟悉受监管环境（例如，医疗保健、生命科学）是一个加分项。身体要求 在一般办公室环境条件下工作 可能需要一些旅行（例如，团队现场、专业发展或部署支持） 许多与该职位相关的区域需要个人防护设备，包括安全眼镜、实验室外套和手套 #J-18808-Ljbffr
