DeepSeek缺Agent人才缺疯了！负责人各种贴广告

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> DeepSeek缺Agent人才缺疯了！负责人各种贴广告 Jay 2026-06-22 13:09:27 来源： 量子位 DeepSeek正在全力押注 Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek好缺Agent人才啊…… 刚刚，Harness部门负责人崔添翼再次在线直聘： Harness部门空缺较大，速来！ 这次一口气放出来的岗位有三个。 Harness研究员（实习全职均可） Harness工程师（全职实习均可） Harness产品经理（限全职） 缺人缺疯了，崔添翼说：自己每天都在面试， 以及各种地方贴小广告。 执行力MAX的网友们，已经在评论区毛遂自荐了。 甚至有人表示，如果DeepSeek需要，可以割爱将自家大将送过来。 真·Boss直聘。 崔添翼Boss直聘 正式开始前，我们也再简单补充下Harness是什么。 打个比方，如果Agent是汽车，模型是发动机，那Harness就是方向盘、变速箱、刹车…… 也可以理解为驯马，想做一个Agent产品，模型之外的所有工作，都是在铸造Harness这块马鞍。 用公式表示就是： Model+Harness=Agent。 而DeepSeek这次招的，是三类不同的「驯鲸师」。 这次最新披露了一个叫「研究员」的岗位。 让我们一起来看看JD—— 「Harness研究员」，核心任务：探索Harness领域的研究前沿，定义DeepSeek对Harness的理解。 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。 不难看出，主要是负责基础研究相关的工作，因此DeepSeek对这个岗位的 任职要求也偏科研： 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。 …… 读到这里，相信细心的朋友已经发现了：总感觉这份Title好像在哪见过？？ 是的，DeepSeek之前确实发过一个类似的岗位，叫「研发工程师」。 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。 所以，研究员和研发工程师，区别到底在哪？ 大概分为两个层面。 1、研究员更靠近问题定义。 研究员要回答的问题是：上下文该怎么管理？长期记忆怎么设计？Subagent和Multi-Agent怎么配合？ 这些都是开放问题，需要提出假设、设计实验、构建评测，再用结果往回推。 而研发工程师，则负责将定义清晰的问题推进实现。 2、研究员更关注Agent能力上限。 研究员要研究Agent在各领域的智能水平，提出评测方法，制定标注策略，从Harness角度优化Agent能力。 工程师要参与产品技术架构与选型，开发DeepSeek Harness产品，保证系统能跑、能迭代、能服务真实用户。 一个把边界往前推，一个把能力变成产品。 不过， 二者也不是完全割裂的关系。 研究员也要会工程，工程师也要有研究品味。 研究员JD里写了，要能快速把想法转成可运行原型。工程师JD里也写了，要和研究员紧密合作，共同定义和实现Harness领域的前沿创新。 这点很AI原生。 AI时代，越来越多的代码由AI来写，相比于技能本身，产出变得更为关键。 研究员的主要产出，是新方法、新评测、新实验和新理解。 研发工程师的主要产出，是架构、系统、产品能力和工程质量。 而集齐研究员和研发工程师之后，崔添翼旗下的Harness部门，就只差最后一块拼图了—— 「Harness产品经理」。 这个岗位比较好理解，它是连接研究员、工程师、开源社区和广大用户的桥梁。 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。 具体JD就不赘述了，大家可以自己看图片，文末也有传送链接。 如果你对Agent感兴趣，或者正在相关行业工作，哪怕暂时不投简历，这三份JD也很值得认真看一遍。 它们几乎就是一张学习地图，其中是今天Agent产品最重要的能力坐标：Context Engineering、Harness Engineering、Memory、MCP、Subagent、Multi-Agent、Tool Use、Planning…… 这些词，是DeepSeek等T0级模型厂商，给新一代Agent人才画出的一条线—— 会用模型的人很多。 能驯马