主要课程
- 数据结构与算法
- 操作系统原理
- 计算机网络
项目经验
- 参与开发校园管理系统，负责前端文档编写，使用Markdown格式记录需求和设计文档。
- 获得校级创新项目一等奖，项目涉及技术文档自动化工具开发。
荣誉与技能
- 多次获得校级奖学金，专业排名前10%。
- 掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术，熟悉Git版本控制。
实习经历
- 在华为技术有限公司实习，担任技术文档助理，协助编写产品文档，提升文档标准化能力。
研究方向
- 软件开发过程中的文档管理与优化，聚焦于技术文档的自动化生成工具开发。
主要课程
- 软件工程方法学
- 需求工程与文档规范
- 人工智能在软件工程中的应用
论文与研究成果
- 发表硕士论文《基于Markdown的智能技术文档管理系统》，探讨文档版本控制与协作机制。
- 参与国家级科研项目，开发文档管理原型系统，获得专利申请。
实习与实践
- 在阿里巴巴集团实习，担任技术文档工程师助理，负责产品文档的维护与优化，提升文档可读性与用户反馈整合能力。
工作描述
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主要职责：
- 负责腾讯云API和产品文档的编写与维护，使用Markdown和Swagger规范，确保文档的准确性和可读性。
- 与开发团队协作，参与需求分析和文档评审，使用行业标准工具如Confluence和Jira进行文档管理。
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文档优化：
- 运用技术写作技巧，优化API文档结构，提升用户满意度，例如通过添加示例代码和交互式演示。
- 进行文档测试和反馈收集，确保文档符合ISO 9001质量标准。
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专业技能：
- 熟练掌握技术文档工具链，包括Git版本控制和文档自动化工具，如Docutils。
- 应用UX设计原则，创建用户友好的文档，支持多语言版本，使用关键词如RESTful API设计和微服务架构。
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项目经验：
- 参与腾讯云Serverless产品的文档开发，处理高并发场景下的文档需求。
- 主导文档标准制定，提高团队协作效率，使用Agile方法论进行文档迭代。
负责编写和维护腾讯云产品的技术文档，包括用户手册、API指南和开发者文档，确保文档内容覆盖产品核心功能和最佳实践。
与跨职能团队（如开发、产品和测试团队）紧密协作，使用工具如Confluence、Markdown和Jira，及时更新文档以反映产品迭代和bug修复，提升文档准确性和用户满意度。
通过优化文档结构和引入自动化测试脚本，实现文档覆盖率提升至95%，减少用户支持工单中与文档相关的问题比例，提高整体产品易用性。
项目背景
本项目旨在为飞利浦医疗系统开发一系列智能医疗设备的用户手册和技术文档，以支持全球销售和客户服务团队。设备包括便携式心电图仪和远程健康监测系统，需确保文档符合医疗行业标准和法规要求。
文档类型与范围
- 编写了超过50份用户手册，包括安装指南、操作说明书和故障排除文档。
- 使用了DITA（Darwin Information Typing Architecture）技术标准，实现模块化文档设计，便于多语言版本（如中文、英文）的本地化。
- 集成了交互式元素，如HTML5-based help systems，提供实时帮助功能。
技术难点
- 处理设备的技术复杂性，例如ECG信号处理算法的文档化，需确保准确性并避免误导用户。
- 与跨部门团队协作，包括硬件工程师和软件开发人员，通过JIRA和Confluence平台进行文档评审和迭代，确保文档与产品版本同步。
- 遵循ISO 13485标准，对文档进行质量审计，提高文档错误率减少30%。
成果与影响
- 提高了用户满意度，文档相关反馈显示错误率下降25%，培训时间缩短15%。
- 实现了文档自动化工具集成，使用MadCap Flare软件，减少了手动编写时间约20%。
- 获得了公司年度创新项目奖，表彰文档在产品上市周期中的关键作用。
项目背景
该项目是为了阿里巴巴集团的企业级云平台（如阿里云ECS和OSS服务）构建统一的技术文档体系，支持开发人员、运维团队和客户的技术咨询。平台涉及大规模分布式系统和AI集成，文档需覆盖架构设计、API参考和最佳实践。
文档类型与范围
- 开发了超过200份技术文档，包括API文档（使用Swagger/OpenAPI规范）、架构白皮书和部署指南。
- 实施了文档管理框架，采用Git-based版本控制和ReadTheDocs平台，支持实时协作和搜索功能。
- 重点文档包括高可用性设计文档和安全合规指南，确保符合GDPR和行业标准。
技术难点
- 处理云平台的动态特性，如弹性计算和自动扩展功能的文档化，需定期更新以反映API变更。
- 与全球开发团队协作，通过文档自动化脚本（如Sphinx工具）生成代码注释和文档，减少冗余内容。
- 应对技术快速迭代，例如容器化和Kubernetes集成文档，确保文档与产品发布保持一致，降低技术债务。
成果与影响
- 提升了开发效率，文档覆盖率从40%提升到90%，减少了技术支持请求中重复问题的出现。
- 实现了文档质量提升，通过引入自动化测试工具（如Doxygen插件），文档准确性提高了35%，错误反馈减少了20%。
- 获得了集团内部技术创新奖项，并推广到其他业务部门，文档标准化节省了团队约15%的工作时间。
个人总结
作为一名技术文档工程师，我精通技术文档编写、协作和标准化管理，擅长使用Confluence、Markdown等工具高效产出高质量文档。具备跨部门协作能力，能够准确理解技术细节并转化为易读的用户手册、API文档和产品说明。工作期间，主导多个大型项目的文档体系建设，提升团队协作效率和知识沉淀水平。
持续关注技术发展趋势，致力于将复杂技术转化为直观易懂的内容。未来希望深入学习AI辅助文档编写、智能文档管理系统等前沿领域，推动技术文档工作实现更高效、智能化的演进。
研究内容
本研究聚焦于利用深度学习技术开发智能文档生成系统，旨在自动化创建技术文档，如API文档和用户手册，以提升开发效率和文档质量。
研究方法
采用Transformer模型架构，结合语料库分析和用户反馈机制，使用Python和TensorFlow框架进行模型训练和优化。通过数据集包括开源项目文档，进行端到端训练，并引入注意力机制以捕捉上下文信息。
研究成果
成功构建了原型系统，文档生成效率提升30%，并发表了两篇高水平论文（如《Journal of Technical Documentation》），申请了一项相关专利，研究成果已在企业内部文档工具中应用。
研究内容
本研究探讨了技术文档可读性优化的策略，针对不同用户群体（如开发者和终端用户）进行定制化分析，以提高文档的易懂性和准确性，减少用户理解成本。
研究方法
通过大规模用户调研和A/B测试，结合自然语言处理（NLP）技术，分析文档结构、术语使用和交互设计。采用机器学习模型对文档进行可读性评分，并基于用户反馈迭代优化。
研究成果
开发了一套可读性评估工具，集成到文档管理系统中，获得国家专利。研究结果显示，文档可读性提升20%，用户满意度调查中满意度评分提高了15%，相关成果被应用于多个行业标准文档模板中。
英语（C1）：熟练进行技术文档撰写、代码注释及国际会议交流，精通技术英语术语与行业标准表达 日语（N1）：具备日企技术文档翻译与协作能力，熟悉日式技术文档规范
- 国际技术文档工程师认证（IEEE-STD）
- 技术写作专家认证（TWI-CE）
- Markdown技术文档架构师认证（MDA）
参与开源技术文档框架开发，贡献至GitHub技术文档项目 主导技术博客撰写，累计发布行业解析文章200+篇