DeepSeek缺Agent人才缺疯了！负责人各种贴广告

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。

能驯马的人很稀缺。

DeepSeek Agent快来快来

这正是崔添翼近一个月来频频于X喊话的原因。

崔添翼，前TSY Capital联合创始人，今年3月加入DeepSeek，如今担任Harness团队负责人。

本科毕业于浙江大学计算机系。

曾因NOIP/信息学竞赛保送浙大，还6次拿下ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛金牌。

毕业后，他又先后在Jane Street香港和纽约办公室工作9年。

而正式挂帅DeepSeek Harness部门后的崔添翼，一直在高调招人，可谓是求贤若渴。

正如前面所说，这不是崔添翼第一次Boss直聘，他从5月就开始招贤纳才。

最开始招的，是「研发工程师」和「产品经理」。

如今，岗位再次细化，多出了「Harness研究员」。

这一个月以来，DeepSeek的招聘强度非常高，崔添翼表示，他每天都在面试，甚至各种地方张贴小广告……

即便如此，连招了一个多月也没招够。

某种层面上，这或许也是AI时代人才狙击战的一个新风向标。

大模型上半场，大家抢的是研究员。

下半场，Agent阶段，需要能把研究、工程、产品、用户需求揉到一块的复合型团队。

DeepSeek正在全力押注。

速来。

简历投递——

Harness 研究员（实习全职均可）：https://app.mokahr.com/su/mCyA8

Harness 工程师（全职实习均可）：https://app.mokahr.com/su/JNKdF

Harness 产品经理（限全职）：https://app.mokahr.com/su/1RZuJ

参考链接：
[1]https://x.com/tianyi/status/2068652453797724562