Agent Harness 研究员（实习/全职）· 2026-06-21

Model + Harness = Agent 我们正在把 DeepSeek 的前沿模型能力，转化为领先的 Agent 产品。这其中除模型本身以外的所有工作，都属于 Harness 的范畴。 你将加入 Harness 团队，与研究员、工程师、产品经理紧密协作，探索 Harness 领域的研究前沿，定义 DeepSeek 对 Harness 的理解。

· 与 Harness 团队的研究员与工程师深度沟通、紧密合作，共同定义和实现 Harness 领域基于模型能力的前沿创新，包括但不限于上下文管理、长期记忆、Subagent 与 Multi-Agent、自进化 Agent 等领域。 · 与模型训练团队的研究员与工程师深度沟通与合作，实现模型与 Harness 的共同进化，从Harness 的角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的深度适配。 · 提出 Harness 领域的基准测试与评测方法，构建评测基准数据和制定数据标注策略，从 Harness 的角度研究并优化 Agent 在各领域的智能水平。 · 以真实世界的任务做为 Harness 研究的重要反馈源，设计相关数据与实验，持续迭代 Agent 能力在真实使用场景下的表现。 · 基于团队收集到的用户反馈，从 Harness 的角度研究并优化为最广大用户解决真实场景问题的能力。

· 2年以上计算机科学或相关领域的科研经验，水平过硬，眼界广阔，有科研品味。特别优秀候选人可放宽年限。 · 硕士学历及以上。特别优秀候选人可放宽。 · 计算机科学领域具有含金量的论文发表。 · 面对问题能够独立分析并提出自己的 idea，具备从 0 到 1 推动研究的能力。能够快速将想法转化为可运行的原型，具备高效的实验迭代能力。 · 熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发。在软件开发领域具有极强的学习能力。能够在 AI 辅助下，在没有直接经验的领域（如语言、技术、框架等）进行研究目的的编程工作。 · 是 Agent 产品的高强度用户，对 Agent Harness 的开发和研究有极大的热情，对模型行为有品味有判断力。深度使用过代码类及通用类Agent产品，并将相关产品的使用融入到自己的工作和生活中。 · 熟悉 LLM 以及 Agent 基本机制及其技术原理，包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等相关知识。对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等课题有深入的理解。 · 良好的中文沟通能力。 加分项 · AI领域相关科研经验，AI行业的研究员任职经验。 · 个人开源作品及开源社区的深度贡献。 · 计算机科学领域、编程领域、或数据科学领域具有含金量的比赛奖项。 · 其它超乎常人的与此工作相关的才能。