招人

依然在幫 DeepSeek 招人，這次實習(xí)生也要

前兩篇招聘發(fā)出去，不少朋友投遞，也歡迎繼續(xù)來應(yīng)聘（多多益善

這次把范圍再擴大，招一些「Agent Harness 研究員」。得說一下，在大模型行業(yè)中，這個職位應(yīng)該是第一次對外招聘，然后全職和實習(xí)生都要（開發(fā)/研究崗位），工作地點在北京

（如果想 base 到杭州也可以，但剛開始需要在北京入職并呆上一陣子）

（其實吧，從一個月前就開始小范圍搖人了，現(xiàn)在還需要更多朋友一起加入）

報名：app.mokahr.com/su/mCyA8

老規(guī)矩：有我微信的，可以投遞后小窗我

團隊使命

Model + Harness = Agent

我們正在把 DeepSeek 的前沿模型能力，轉(zhuǎn)化為領(lǐng)先的 Agent 產(chǎn)品。這其中除模型本身以外的所有工作，都屬于 Harness 的范疇。

你將加入 Harness 團隊，與研究員、工程師、產(chǎn)品經(jīng)理緊密協(xié)作，探索 Harness 領(lǐng)域的研究前沿，定義 DeepSeek 對 Harness 的理解。

主要職責(zé)

→與 Harness 團隊的研究員與工程師深度溝通、緊密合作，共同定義和實現(xiàn) Harness 領(lǐng)域基于模型能力的前沿創(chuàng)新，包括但不限于上下文管理、長期記憶、Subagent 與 Multi-Agent、自進化 Agent 等領(lǐng)域。

→與模型訓(xùn)練團隊的研究員與工程師深度溝通與合作，實現(xiàn)模型與 Harness 的共同進化，從 Harness 的角度實現(xiàn) DeepSeek 的 Harness 與模型的深度適配。

→提出 Harness 領(lǐng)域的基準(zhǔn)測試與評測方法，構(gòu)建評測基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和制定數(shù)據(jù)標(biāo)注策略，從 Harness 的角度研究并優(yōu)化 Agent 在各領(lǐng)域的智能水平。

→以真實世界的任務(wù)做為 Harness 研究的重要反饋源，設(shè)計相關(guān)數(shù)據(jù)與實驗，持續(xù)迭代 Agent 能力在真實使用場景下的表現(xiàn)。

→基于團隊收集到的用戶反饋，從 Harness 的角度研究并優(yōu)化為最廣大用戶解決真實場景問題的能力。

任職要求

→2年以上計算機科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的科研經(jīng)驗，水平過硬，眼界廣闊，有科研品味。特別優(yōu)秀候選人可放寬年限。

→碩士學(xué)歷及以上。特別優(yōu)秀候選人可放寬。

→計算機科學(xué)領(lǐng)域具有含金量的論文發(fā)表。

→面對問題能夠獨立分析并提出自己的 idea，具備從 0 到 1 推動研究的能力。能夠快速將想法轉(zhuǎn)化為可運行的原型，具備高效的實驗迭代能力。

→熟練使用 AI Agent 工具進行軟件開發(fā)。在軟件開發(fā)領(lǐng)域具有極強的學(xué)習(xí)能力。能夠在 AI 輔助下，在沒有直接經(jīng)驗的領(lǐng)域（如語言、技術(shù)、框架等）進行研究目的的編程工作。

→是 Agent 產(chǎn)品的高強度用戶，對 Agent Harness 的開發(fā)和研究有極大的熱情，對模型行為有品味有判斷力。深度使用過代碼類及通用類Agent產(chǎn)品，并將相關(guān)產(chǎn)品的使用融入到自己的工作和生活中。

→熟悉 LLM 以及 Agent 基本機制及其技術(shù)原理，包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等相關(guān)知識。對 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等課題有深入的理解。

→良好的中文溝通能力。

加分項

→AI領(lǐng)域相關(guān)科研經(jīng)驗，AI行業(yè)的研究員任職經(jīng)驗。

→個人開源作品及開源社區(qū)的深度貢獻。

→計算機科學(xué)領(lǐng)域、編程領(lǐng)域、或數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有含金量的比賽獎項。

→其它超乎常人的與此工作相關(guān)的才能。