主分类：开发者关系与生态运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI知识工程师（KE）",
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"department": "阿里云",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"language": "5. CET-6及以上水平，能够流畅阅读并总结英文技术资料",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "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；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 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；\n5. 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；\n6. 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。",
"requirements_text": "1. 计算机科学相关专业，熟悉操作系统、网络、数据结构与算法等基础理论；\n2. 精通至少一门编程语言（如 Python、Java、Go 或 JavaScript），具备编写高质量示例代码的能力；\n3. 具备极强的逻辑思维与语言组织能力，能精准、优雅地将深奥技术转化为通俗、用户导向的内容；\n4. 对大模型（LLM）基本原理、Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）及 Agent 架构有深刻理解或实践经验者优先；\n5. CET-6及以上水平，能够流畅阅读并总结英文技术资料。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"Java",
"数据结构",
"逻辑思维",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"fulltext": "AI知识工程师（KE）\nAI知识工程师（KE）\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 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；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 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；\n5. 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；\n6. 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。\n\n职位要求\n1. 计算机科学相关专业，熟悉操作系统、网络、数据结构与算法等基础理论；\n2. 精通至少一门编程语言（如 Python、Java、Go 或 JavaScript），具备编写高质量示例代码的能力；\n3. 具备极强的逻辑思维与语言组织能力，能精准、优雅地将深奥技术转化为通俗、用户导向的内容；\n4. 对大模型（LLM）基本原理、Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）及 Agent 架构有深刻理解或实践经验者优先；\n5. CET-6及以上水平，能够流畅阅读并总结英文技术资料。\n\n在招业务\n阿里云\n1. 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；\n2. 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；\n3. 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；\n4. 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；\n5. 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；\n6. 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。\n1. 计算机科学相关专业，熟悉操作系统、网络、数据结构与算法等基础理论；\n2. 精通至少一门编程语言（如 Python、Java、Go 或 JavaScript），具备编写高质量示例代码的能力；\n3. 具备极强的逻辑思维与语言组织能力，能精准、优雅地将深奥技术转化为通俗、用户导向的内容；\n4. 对大模型（LLM）基本原理、Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）及 Agent 架构有深刻理解或实践经验者优先；\n5. CET-6及以上水平，能够流畅阅读并总结英文技术资料。",
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