西门子网络安全 AI 知识工程 / 工业领域数据工程 实习生
Siemens
西门子网络安全 AI 知识工程 / 工业领域数据工程 实习生
Job Description
岗位背景
我们正在建设面向工业领域（如智能制造、工业自动化、工业软件、OT/IT 融合等）的AI 知识库，用于后续的大模型训练、微调（Fine-tuning）及智能问答、知识推理等应
用。
本岗位将深度参与工业领域数据的收集、清洗、结构化与知识化过程，是 AI 产品从“概念”走向“可用”的关键环节。
工作职责
1. 工业领域数据收集
o 收集并整理工业相关资料，包括但不限于：
§ 技术白皮书、产品手册、标准规范（如 IEC、ISO、国家标准等）
§ 解决方案文档、用户案例、技术博客、学术/行业报告
o 覆盖领域示例：
§ 工业自动化、智能制造、数字化工厂
§ 工业网络与通信协议（如 OPC UA、PROFINET、Modbus 等）
§ 工业信息安全 / OT Cybersecurity
2. 数据清洗与结构化
o 对收集的非结构化数据进行整理、去重、纠错、分类
o 按要求将数据整理为结构化格式（如 Markdown / JSON / 表格等）
o 对内容进行章节拆分、要点提炼、术语统一
3. 知识标注与知识库构建支持
o 对数据进行基础语义标注（如主题、标签、行业、技术类型）
o 协助构建 Q&A 数据、知识对（Instruction / Question–Answer）
o 按 AI 训练需求整理高质量语料（适用于 RAG / LLM 微调）
4. 与研发/产品协作
o 与 AI 工程师配合，根据训练效果不断优化数据质量
o 理解“模型为什么答不好”，反推数据缺口或结构问题
任职要求
必备条件
• 苏州当地本科或硕士在读，理工科背景优先，包括但不限于：
o 自动化、电气工程、计算机、人工智能、信息工程、工业工程等
• 优秀的信息整理与逻辑能力，做事细致、有耐心
• 能够高质量阅读并理解 中英文技术资料
• 对 AI、工业技术有浓厚兴趣，愿意长期深度学习行业知识
加分条件
• 有以下任一经验者优先：
o 工业 / 自动化 / OT / 信息安全相关学习或实习经验
o AI / NLP / 大模型 / 知识图谱相关课程或项目
o 使用过 Notion / Confluence / Wiki / Markdown 进行知识整理
• 能理解基本技术文档结构（如产品手册、技术规范）
• 会简单 Python / 数据处理工具
Locations
- Suzhou, Jiangsu Sheng, China
Salary
Estimated Salary Rangemedium confidence
70,000 - 120,000 CNY / yearly
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
Skills Required
- Industrial domain data collectionintermediate
- Data cleaning and structuringintermediate
- Knowledge annotationintermediate
- Python/data processing tools (simple)intermediate
- Notion/Confluence/Wiki/Markdown (additive)intermediate
- Industrial/automation/OT/information security experience (additive)intermediate
- AI/NLP/large models/knowledge graphs experience (additive)intermediate
Required Qualifications
- Suzhou local undergraduate or master student (experience)
- STEM background (automation, electrical engineering, computer, AI, information engineering, industrial engineering preferred) (experience)
- Excellent information organization and logic ability (experience)
- Ability to read and understand Chinese/English technical materials (experience)
Responsibilities
- Collect and organize industrial data (whitepapers, manuals, standards)
- Data cleaning, deduplication, error correction, classification
- Structure data into Markdown/JSON/tables
- Chapter splitting, key extraction, terminology unification
- Semantic annotation (themes, tags)
- Assist in building Q&A data and knowledge pairs
- Collaborate with R&D/product teams to optimize data quality
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西门子网络安全 AI 知识工程 / 工业领域数据工程 实习生
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岗位背景
我们正在建设面向工业领域（如智能制造、工业自动化、工业软件、OT/IT 融合等）的AI 知识库，用于后续的大模型训练、微调（Fine-tuning）及智能问答、知识推理等应
用。
本岗位将深度参与工业领域数据的收集、清洗、结构化与知识化过程，是 AI 产品从“概念”走向“可用”的关键环节。
工作职责
1. 工业领域数据收集
o 收集并整理工业相关资料，包括但不限于：
§ 技术白皮书、产品手册、标准规范（如 IEC、ISO、国家标准等）
§ 解决方案文档、用户案例、技术博客、学术/行业报告
o 覆盖领域示例：
§ 工业自动化、智能制造、数字化工厂
§ 工业网络与通信协议（如 OPC UA、PROFINET、Modbus 等）
§ 工业信息安全 / OT Cybersecurity
2. 数据清洗与结构化
o 对收集的非结构化数据进行整理、去重、纠错、分类
o 按要求将数据整理为结构化格式（如 Markdown / JSON / 表格等）
o 对内容进行章节拆分、要点提炼、术语统一
3. 知识标注与知识库构建支持
o 对数据进行基础语义标注（如主题、标签、行业、技术类型）
o 协助构建 Q&A 数据、知识对（Instruction / Question–Answer）
o 按 AI 训练需求整理高质量语料（适用于 RAG / LLM 微调）
4. 与研发/产品协作
o 与 AI 工程师配合，根据训练效果不断优化数据质量
o 理解“模型为什么答不好”，反推数据缺口或结构问题
任职要求
必备条件
• 苏州当地本科或硕士在读，理工科背景优先，包括但不限于：
o 自动化、电气工程、计算机、人工智能、信息工程、工业工程等
• 优秀的信息整理与逻辑能力，做事细致、有耐心
• 能够高质量阅读并理解 中英文技术资料
• 对 AI、工业技术有浓厚兴趣，愿意长期深度学习行业知识
加分条件
• 有以下任一经验者优先：
o 工业 / 自动化 / OT / 信息安全相关学习或实习经验
o AI / NLP / 大模型 / 知识图谱相关课程或项目
o 使用过 Notion / Confluence / Wiki / Markdown 进行知识整理
• 能理解基本技术文档结构（如产品手册、技术规范）
• 会简单 Python / 数据处理工具
Locations
- Suzhou, Jiangsu Sheng, China
Salary
Estimated Salary Rangemedium confidence
70,000 - 120,000 CNY / yearly
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
Skills Required
- Industrial domain data collectionintermediate
- Data cleaning and structuringintermediate
- Knowledge annotationintermediate
- Python/data processing tools (simple)intermediate
- Notion/Confluence/Wiki/Markdown (additive)intermediate
- Industrial/automation/OT/information security experience (additive)intermediate
- AI/NLP/large models/knowledge graphs experience (additive)intermediate
Required Qualifications
- Suzhou local undergraduate or master student (experience)
- STEM background (automation, electrical engineering, computer, AI, information engineering, industrial engineering preferred) (experience)
- Excellent information organization and logic ability (experience)
- Ability to read and understand Chinese/English technical materials (experience)
Responsibilities
- Collect and organize industrial data (whitepapers, manuals, standards)
- Data cleaning, deduplication, error correction, classification
- Structure data into Markdown/JSON/tables
- Chapter splitting, key extraction, terminology unification
- Semantic annotation (themes, tags)
- Assist in building Q&A data and knowledge pairs
- Collaborate with R&D/product teams to optimize data quality
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