深度求索Agent Harness 团队
社招全职2年以上全栈开发/算法地点:北京 | 杭州状态:招聘
工作描述
加入 DeepSeek Harness 团队,探索 Agent Harness 方向的未知前沿。 【团队使命】 Model + Harness = Agent 我们正在以研究、工程、产品相结合的方式,把 DeepSeek 的模型能力转化为前沿的科研突破与领先的 Agent 产品。 你将加入 Harness 团队,探索 Harness 领域的研究、工程与产品前沿,定义 DeepSeek 对 Harness 的理解。 招聘方向:深度学习研究员、研发工程师、开发者关系、产品经理、产品设计师、项目经理、产品运营。 各个招聘方向均可实习或全职。 深度学习研究员方向 加入 DeepSeek Harness 团队,探索 Agent Harness 方向的研究前沿。全职、实习均可。 【主要职责】 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、超长程任务等领域。与模型训练团队的研究员与工程师深度沟通与合作,从 Harness 的角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的深度适配,实现模型与 Harness 的持续共同进化。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。基于多层面的用户反馈,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。 【任职要求】 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科研成果。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、数学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。 研发工程师方向 加入 DeepSeek Harness 团队,探索和解决面向下一代 Agent Harness 的工程难题。全职、实习均可。 【主要职责】 参与设计 DeepSeek 的 Harness 产品的技术架构与选型。参与开发 DeepSeek 的 Harness 产品。与研究员紧密合作,共同定义和实现 Harness 领域的前沿创新。与模型训练团队的工程师与研究员深度沟通与合作,参与实现模型与 Harness 的共同进化,从 Harness 的角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的深度适配。以内部真实任务做为 Harness 产品和模型相关能力训练的重要反馈源,持续迭代产品能力。理解并分析团队收集到的用户反馈。在有兴趣且力所能及的前提下,协助维护 Harness 产品用户社群。协助项目管理相关工作。 【任职要求】 技术水平过硬,技术眼界广阔。知名高校本科学历及以上。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)进行有质量保证的编程工作。是 Agent 产品的高强度用户,对 Agent Harness 的开发有极大的热情,对模型行为有品味有判断力,对开发者体验有强感知。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 A…
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包括英文材料
学历+
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
缓存+
https://hackernoon.com/the-system-design-cheat-sheet-cache
The cache is a layer that stores a subset of data, typically the most frequently accessed or essential information, in a location quicker to access than its primary storage location.
https://www.youtube.com/watch?v=bP4BeUjNkXc
Caching strategies, Distributed Caching, Eviction Policies, Write-Through Cache and Least Recently Used (LRU) cache are all important terms when it comes to designing an efficient system with a caching layer.
https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE
MCP+
https://www.youtube.com/watch?v=eur8dUO9mvE
Unlock the secrets of MCP! 🚀 Dive into the world of Model Context Protocol and learn how to seamlessly connect AI agents to databases, APIs, and more. Roy Derks breaks down its components, from hosts to servers, and showcases real-world applications. Gain the knowledge to revolutionize your AI projects!
https://www.youtube.com/watch?v=L94WBLL0KjY
Let's talk about MCP or the Model Context Protocol.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
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