DeepSeek Harness 部门急缺人才，崔添翼直聘三类岗位，速来！

DeepSeek Harness 部门急缺人才，崔添翼直聘三类岗位，速来！

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