查看 Levels.fyi 如何把相近的工作归为一类。可直接获取完整列表，也可填写[职位名称或工作方向]，查看最接近的类别并比较相似工作。
按确认的实际用量结算，未使用的预留额度会恢复到可用余额。
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查看 Levels.fyi 如何把相近的工作归为一类。可直接获取完整列表，也可填写[职位名称或工作方向]，查看最接近的类别并比较相似工作。
直接请求岗位类别目录，无需提供搜索词或公司标识。条目通过名称和类别标识描述相关岗位分组，并在有数据时提供说明、别名、职位示例和方向标签，帮助理解各类工作。Agent 可以比较返回的条目，并保留类别标识，供后续接受该标识的 Tool 使用。
请从 Levels.fyi 的完整工作类型列表中，找出最接近[机器学习工程师]的选项。结合列表中的职位示例和说明解释原因，并列出其他相近选项。
这是 Levels.fyi 的岗位分类体系，不返回招聘职位或薪资金额。目录中存在某个类别，也不能证明每家公司都有对应薪资数据。
开始前检查当前输入要求、可用状态和最高预留费用。
| 字段 / 路径 | 类型 | 是否必填 | 含义 |
|---|---|---|---|
可选请求对象queryParams | object | 选填 | 可选的请求对象，当前没有已记录的具体搜索或筛选参数；可不传此对象，直接请求目录。 |
{
"type": "object",
"required": [],
"properties": {
"queryParams": {
"type": "object",
"properties": {},
"additionalProperties": true
}
},
"additionalProperties": false
}此工具未提供固定的返回结构。字段类型根据已保存的结果样本整理，实际返回可能有所不同。
| 字段 / 路径 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
岗位类别列表result.data.job_families | array | 返回的来源岗位分组目录，不代表完整职业清单或各公司的招聘需求。 |
类别名称result.data.job_families[].name | string | 岗位类别的可读名称，例如 Software Engineer（软件工程师）。 |
类别标识result.data.job_families[].slug | string | 该岗位类别的准确标识。支持岗位类别 slug 的后续查询应保留其原始拼写。 |
类别说明result.data.job_families[].description | string | 来源对该类别工作内容的说明，可用于理解和选择分类。 |
类别别名result.data.job_families[].aliases | array | 其他名称或缩写，例如 SWE 和 SDE，有助于识别类别，但不能替代其 slug；空列表表示未提供别名。 |
上级分类result.data.job_families[].category | string | 来源采用的较宽分组标签，例如 Technology（技术），层级高于具体岗位类别。 |
职位示例result.data.job_families[].jobTitles | array | 该类别关联的职位名称条目，描述岗位而非招聘职位；列表可能为空。 |
示例职位名称result.data.job_families[].jobTitles[].name | string | 该岗位类别内列出的职位名称。 |
职位标识result.data.job_families[].jobTitles[].slug | string | 内嵌职位的标识，与上级岗位类别标识不同。 |
方向标签result.data.job_families[].focusTags | array | 该类别中的专业方向，可能附带自身说明和职位示例；列表可能为空。 |
方向名称result.data.job_families[].focusTags[].name | string | 来源采用的方向名称，例如 ML / AI。 |
方向标识result.data.job_families[].focusTags[].slug | string | 方向层级的标识，不是岗位类别本身的 slug。 |
方向说明result.data.job_families[].focusTags[].description | string | 来源对该方向工作内容的说明，有数据时提供。 |
方向内职位示例result.data.job_families[].focusTags[].jobTitles | array | 方向下列出的职位名称。说明匹配理由时，应保留它们与所属方向和类别的关系。 |
目录区分较宽的岗位类别与更具体的岗位。例如，Software Engineer 是类别，ML / AI 是其中的方向，Machine Learning Engineer 则出现在该方向的职位示例中。解释匹配理由时，应保留这些层级关系。
用日常说法描述你想了解的工作，例如 [机器学习工程师]。助手会对照列表中的职位名称和说明寻找接近的选项。你的描述只帮助它挑选匹配项，不会改变 Levels.fyi 提供的列表。
请从 Levels.fyi 的完整工作类型列表中，找出最接近[机器学习工程师]的选项。结合列表中的职位示例和说明解释原因，并列出其他相近选项。
让助手解释某种工作为什么接近，以及还有哪些相近选项。它应参考列表中的职位示例和说明解释原因。
应使用类别条目本身的 slug。条目内部的职位或方向可能有自己的 slug，但它们标识的是另一层级。SWE 等别名有助于识别类别，不能替代返回的类别 slug。