极飞科技知识工程师（实习）(J11324)
任职要求
1.具备优秀的内容理解、信息提炼和文本撰写能力，能够准确理解复杂产品、业务流程和用户问题，并转化为清晰、准确、结构化的知识内容。 2. 具备较好的逻辑思维和独立判断能力，能够对大量非结构化信息进行分类、归纳、抽象和标准化处理。 3. 对农业科技、机械设备、电子电气、软件产品、智能硬件等领域有兴趣；有专业写作、技术文档、论文撰写、产品文档或知识库建设经验者优先。 4. 具备较强的信息整合能力和案头研究能力，能够通过文档阅读、业务访谈、专家沟通、用户问题…
工作职责
1.负责农业科技产品相关知识数据的建设与运营，包括数据收集、知识整理、知识撰写、知识结构化、内容优化、定期更新和持续扩充等工作。 2. 负责将产品文档、FAQ、客服记录、用户原始问题、故障案例、作业流程、培训材料、售后案例等内容转化为适合 AI 产品和知识库使用的高质量知识数据。 3. 借助 AI 工具、知识库平台、表格工具或代码/脚本，对知识数据进行批量清洗、分类、拆分、改写、补全、校验和格式化处理，提升知识数据处理效率。 4. 基于知识数据相关工作，与产品、研发、测试、客服、售后、培训等团队协同，持续优化知识库内容，提升 AI 产品的回答效果、任务完成效果和用户体验。 5. 了解 AI 产品、RAG、Agent、知识库和评测相关方法，参与建立知识数据质量和 AI 产品效果的评估体系，重点关注知识覆盖率、准确率、可追溯性、命中率、Badcase 修复率以及知识数据对 AI 产品效果的提升。 6. 建立并维护知识数据标准、知识条目模板、分类标签体系、知识更新机制、知识核验机制、版本管理机制和质量检查流程，提升知识数据管理效率，保障知识数据的准确性、一致性和可持续维护。 7. 完成上级安排的其他工作任务。
1. 负责大规模OCR识别结果的数据清洗、纠错与结构化处理，提升文本抽取的准确率与可用性； 2. 设计并构建面向垂直领域的知识图谱，包括实体识别、关系抽取、属性融合、图谱对齐等核心环节； 3. 基于业务场景对开源或自研大语言模型（LLM）进行领域适配与高效微调（如LoRA、QLoRA、Prompt Tuning等），提升模型在特定任务（如问答、推理、信息补全）上的表现； 4. 运用本体论（Ontology）方法设计领域知识体系，定义概念层级、语义关系与逻辑约束，支撑高质量知识建模与推理； 5. 探索多模态（图像+文本）信息融合策略，将OCR输出与视觉上下文结合，增强知识抽取与语义理解能力； 6. 与产品、数据及工程团队紧密协作，推动知识驱动型AI系统在内容理解、智能检索、风险识别等场景中的落地。
1. 负责相关产品的技术内容体系建设，撰写高质量的操作指南、最佳实践、开发手册及 API/SDK 文档，将复杂技术转化为易理解、可行动的智能认知资产； 2. 深度参与 AI 驱动的内容智能工作流设计，利用 LLM、RAG、Agent 等技术实现技术内容的自动化生成、多语言实时翻译及版本同步； 3. 以“Agent 思维”构建知识服务模型，将静态文档重构为可调度、可组合的结构化认知模块，为智能助手、代码补全及交互式教程提供核心数据支撑； 4. 通过用户调研及行为数据分析，精准洞察开发者认知痛点与使用盲区，基于数据反馈持续迭代自适应的技术学习路径； 5. 编写高质量示例代码、沙箱环境脚本及开发者 Demo，通过“场景化”方式降低技术上手门槛，提升开发者全链路体验； 6. 制定并推动技术内容风格规范、结构模板的标准化，参与云计算与 AI 领域的知识图谱编织，支撑全站智能化服务。
作为**知识工程师（Knowledge Engineer，KE）**，你将站在技术与用户之间的关键交汇点，成为阿里云和通义产品技术知识体系的“翻译者”与“构建者”。你不仅是文档的撰写者，更是用户视角的深度洞察者、产品理念的精准传递者，以及AI时代下内容生产范式的革新者，用世界级的内容，点亮每一个用户的云之旅。 在这个角色中，你将融合传统内容运营、技术写作与AI工程的多重能力，基于大模型驱动的内容生成新范式，重构从“技术理解”到“用户认知”的全链路体验。你所产出的不只是文档，而是帮助用户快速上手、深入理解、高效决策的认知工具——让复杂的云架构变得可读、可感、可行动。 ‒ 按照集团技术内容规范与标准，为产品编写面向客户的技术文档，包括但不限于产品介绍、用户操作指南、教程、最佳实践、故障排除、开发指南、API/SDK参考等； ‒ 为技术文档编写必要的示例代码，帮助客户更快地了解产品能力； ‒ 通过开展调研和分析获取用户洞察，并据此制定内容改进方案，以提升技术文档质量； ‒ 深刻理解大模型原理，以构建agent 的方式，将AI 应用到技术文档的生产流程； ‒ 维护编写、改进和发布文档的风格指南和最佳实践。
关于我们： 阿里云 CIO 线致力于打造 AI 时代业界领先的企业 IT 系统，以 RaaS（Result as a Service）模式，通过 IT 系统的构建和应用向客户直接交付成果，帮助客户在 AI 时代获得长期优势。我们视 AI 为新的生产力，并采用全新的软件开发范式来构建产品。生产关系匹配生产力，故我们设计了新的产研组织形式，不同于传统产研团队按岗位分工（PD、设计、前端、后端、测试），在新组织下我们设置了 AI 产品设计前端工程师（PDFE）。 作为AI产品设计前端工程师（Product Design Frontend Engineer，PDFE），你将构建支持众多客户业务发展的客户端应用。该角色集成了传统产研团队中 PD、UED、前端的职责，基于 AI 软件开发新范式将三者合一，负责产品设计、界面实现和用户体验。从客户需求到产品界面，你将体验效率成倍提升，产品开发从未如此高效。 你将拥有难得的机会，深入了解阿里云的业务及阿里云客户的业务，直接与一线用户合作，了解他们所面临的棘手问题和紧迫挑战，并使用最新的 AI 技术和关键业务数据来解决。无论是“精准分析需求，提升客户体验”，还是“分析业务痛点，让运营更高效”，你都将运用你的技术专长、创造力和解决问题的能力，赋能客户取得业务成果。 ● 我们是一支以成果为核心的企业 IT 产研团队，聚焦将最新的 AI 技术落地到真实业务场景中，服务企业级客户。 ● 我们期待这样的你加入：人聪明，有品味，敢担当，有冲劲，有韧性。 ● 我们希望你有这样的能力：数学思维——抽象能力强；语文表达——写出好的 Prompt；业务升维——对业务的高维认知；系统架构——能设计复杂系统；销售服务——与客户建立信任和影响。 ● 我们想让每位同学都取得最佳成果，成为更好的自己。因此我们重视个人的基模、能力和意愿，而非传统职场资历。 岗位职责： 1. 用户洞察与需求设计：深入客户业务场景，建立对用户痛点的高维认知，通过定性方法和定量指标洞见需求背后的本质问题，对于包括功能性需求、非功能性需求、业务流程和规则，用需求工程规范化地前置厘清需求； 2. 产品设计与原型构建：设计符合业务逻辑的产品架构和交互流程，产出高保真原型，使用结构化描述和智能工具，迭代验证设计方案，确保与需求精准对齐； 3. 前端工程和实现：制定前端开发任务，使用各类 AI IDE 进行高质量的编码施工，与后端以 API First 原则协同，推动高效开发，完成功能验收和上线； 4. 持续优化与创新：基于用户反馈和数据指标持续优化产品体验，探索 AI 技术在产品中的创新应用，沉淀方法论和工具，赋能团队效率提升，对外分享实践，建立个人技术影响力。