DeepSeek 在招“Harness 研究員”，可能是世界範圍內第一次招聘這個職位

寶玉AI2026年6月11日

DeepSeek 掛出了一個新職位：Agent Harness 研究員。

職位本身不稀奇，稀奇的是這個名字。我翻了 Anthropic、OpenAI、Google DeepMind 的招聘頁，Research Engineer 有，Agent 方向的工程師有，但把「Harness」和「研究員」放進同一個職位名的，一家都沒有。這大概是全世界第一個 Harness 研究員崗位。

【1】Harness 是什麼

DeepSeek 在 JD 開頭給了一個公式：Model + Harness = Agent。模型負責思考，Harness 負責讓思考落地：上下文管理、工具調用、文件讀寫、終端執行、記憶、子智能體調度，所有模型之外的工程，都算 Harness。

Claude Code 好用，模型強是一方面，真正拉開差距的是 Harness 這一層：怎麼壓縮上下文、什麼時候開子智能體、工具報錯了怎麼恢復。同一個模型，套上不同的 Harness，表現可以差出一個檔次。

【2】爲什麼是「研究員」

過去一年，行業普遍把 Harness 當工程問題：寫好代碼、調好提示詞、把 Agent Loop 跑穩就行。這份 JD 把它升格成了研究問題，職責裏每一條都是研究的寫法。

第一條，探索 Harness 的前沿創新，點名了四個方向：上下文管理、長期記憶、Subagent 與 Multi-Agent、自進化 Agent。

第二條，與模型訓練團隊合作，「實現模型與 Harness 的共同進化」。Harness 收集到的真實任務反饋迴流到模型訓練，模型長出的新能力又要求 Harness 重新設計，這是一個雙向循環，需要有人專門站在兩邊中間。

第三條最能說明問題：提出 Harness 領域的基準測試與評測方法，構建評測基準數據。做 benchmark 是典型的研究員工作。今天 Agent 領域連一套公認的 Harness 評測標準都沒有，誰先把它建出來，誰就掌握這個方向的話語權。

Anthropic 內部一直在做類似的事，Claude Code 團隊和模型團隊互相喂數據，但他們沒把這件事單獨寫成一個研究員職位。DeepSeek 是第一個把這層窗戶紙捅破、明碼標價招人的。

我之前寫過 Harness Engineering，當時的判斷是它會從「工程師的副業」變成一個獨立工種。沒想到第一個把它寫進職位名的是 DeepSeek。

【3】誰適合投

門檻不低。硬性要求是碩士以上、兩年科研經驗、計算機領域有含金量的論文發表，特別優秀的候選人可以放寬。

但光會發論文還不夠。JD 同時要求你是 Agent 產品的高強度用戶，深度用過代碼類和通用類 Agent 產品，對模型行爲有品味、有判斷力。發過論文的人不少，每天泡在 Claude Code、Codex 裏的人也不少，兩樣都佔的，是個很小的圈子。如果你恰好在這個交集裏，這個崗位就是爲你開的。

另外這個職位同時招實習生，在讀的同學也可以投。工作地點北京或杭州（團隊主體在北京）。

投遞鏈接：
https://app.mokahr.com/social-recruitment/high-flyer/140576#/job/40447266-bdbb-4728-8db4-ed1435408026

完整的招聘信息在下面。

【原始招聘信息】

Agent Harness 研究員（實習/全職）

工作地點： 北京或杭州

團隊使命

Model + Harness = Agent

我們正在把 DeepSeek 的前沿模型能力，轉化爲領先的 Agent 產品。這其中除模型本身以外的所有工作，都屬於 Harness 的範疇。

你將加入 Harness 團隊，與研究員、工程師、產品經理緊密協作，探索 Harness 領域的研究前沿，定義 DeepSeek 對 Harness 的理解。

主要職責

  1. 1. 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 Harness 領域基於模型能力的前沿創新，包括但不限於上下文管理、長期記憶、Subagent 與 Multi-Agent、自進化 Agent 等領域。
  2. 2. 與模型訓練團隊的研究員與工程師深度溝通與合作，實現模型與 Harness 的共同進化，從 Harness 的角度實現 DeepSeek 的 Harness 與模型的深度適配。
  3. 3. 提出 Harness 領域的基準測試與評測方法，構建評測基準數據和制定數據標註策略，從 Harness 的角度研究並優化 Agent 在各領域的智能水平。
  4. 4. 以真實世界的任務做爲 Harness 研究的重要反饋源，設計相關數據與實驗，持續迭代 Agent 能力在真實使用場景下的表現。
  5. 5. 基於團隊收集到的用戶反饋，從 Harness 的角度研究並優化爲最廣大用戶解決真實場景問題的能力。

任職要求

  1. 1. 2 年以上計算機科學或相關領域的科研經驗，水平過硬，眼界廣闊，有科研品味。特別優秀候選人可放寬年限。
  2. 2. 碩士學歷及以上。特別優秀候選人可放寬。
  3. 3. 計算機科學領域具有含金量的論文發表。
  4. 4. 面對問題能夠獨立分析並提出自己的 idea，具備從 0 到 1 推動研究的能力。能夠快速將想法轉化爲可運行的原型，具備高效的實驗迭代能力。
  5. 5. 熟練使用 AI Agent 工具進行軟件開發。在軟件開發領域具有極強的學習能力。能夠在 AI 輔助下，在沒有直接經驗的領域（如語言、技術、框架等）進行研究目的的編程工作。
  6. 6. 是 Agent 產品的高強度用戶，對 Agent Harness 的開發和研究有極大的熱情，對模型行爲有品味有判斷力。深度使用過代碼類及通用類 Agent 產品，並將相關產品的使用融入到自己的工作和生活中。
  7. 7. 熟悉 LLM 以及 Agent 基本機制及其技術原理，包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等相關知識。對 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等課題有深入的理解。
  8. 8. 良好的中文溝通能力。

加分項

  1. 1. AI 領域相關科研經驗，AI 行業的研究員任職經驗。
  2. 2. 個人開源作品及開源社區的深度貢獻。
  3. 3. 計算機科學領域、編程領域、或數據科學領域具有含金量的比賽獎項。
  4. 4. 其它超乎常人的與此工作相關的才能。

閱讀原文