DeepSeek 近期在 Agent 人才方面的需求究竟有多迫切？一句话概括：四处张贴招聘信息，连续招募一个多月仍未招满。

Harness 部门负责人崔添翼近日再次上线，直接喊话：空缺岗位依然很多，欢迎尽快加入！

本次一口气开放了三个职位：

• 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）

崔添翼本人坦言，每天都在进行面试，并通过各种渠道广泛发布招聘信息。执行力强的网友已经在评论区主动推荐自己，甚至有人表示如果 DeepSeek 需要，愿意将自己团队的核心成员推荐过来。真·Boss 直聘。

崔添翼 Boss 直聘

首先简单补充一下 Harness 的含义。打个比方：如果 Agent 是汽车，模型是发动机，那么 Harness 就是方向盘、变速箱、刹车等组件——也可以理解为驯马的过程。开发一个 Agent 产品，除了模型之外的所有工作，都是在打造 Harness 这块“马鞍”。用公式表示就是：Model + Harness = Agent。而 DeepSeek 此次招聘的，是三类不同角色的“驯鲸师”。

本次最新披露了一个名为“研究员”的岗位。让我们看看它的职位描述——

Harness 研究员，核心任务：探索 Harness 领域的前沿研究方向，定义 DeepSeek 对 Harness 的理解体系。

主要职责：

• 与 Harness 团队的研究员及工程师深度沟通、紧密协作，共同定义并实现基于模型能力的 Harness 前沿创新，涵盖上下文管理、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和工程师深度合作，推动模型与 Harness 的协同进化，从 Harness 角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的高度适配。
• 提出 Harness 领域的基准测试与评估方法，构建评测基准数据并制定数据标注策略，从 Harness 角度研究并优化 Agent 在各领域的智能水平。
• 以真实世界任务作为 Harness 研究的重要反馈来源，设计相关数据与实验，持续迭代 Agent 能力在真实使用场景中的表现。
• 基于团队收集的用户反馈，从 Harness 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，这主要涉及基础研究工作，因此 DeepSeek 对任职要求也偏向科研方向：

• 2 年以上计算机科学或相关领域的科研经验，水平过硬，视野开阔，具备科研品味。特别优秀的候选人可适当放宽年限。
• 硕士及以上学历。特别优秀的候选人可放宽。
• 在计算机科学领域发表过具有影响力的论文。
• 面对问题能够独立分析并提出自己的见解，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，并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 产品的高频用户，对 Agent Harness 的开发和研究充满热情，对模型行为有品味和判断力。深度使用过代码类及通用类 Agent 产品，并将相关产品融入自己的工作和生活。
• ……

细心的朋友可能会发现：这个岗位似乎在哪里见过？没错，DeepSeek 之前发布过一个类似的岗位，叫做“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和研究员深度沟通与合作，参与实现模型与 Harness 的协同进化，从 Harness 角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的高度适配。
• 以内部真实任务作为 Harness 产品和模型相关能力训练的重要反馈来源，持续迭代产品能力。
• 理解并分析团队收集的用户反馈。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。

那么研究员和研发工程师的区别究竟在哪里？大致可以从两个层面来看：

1. 研究员更偏向问题定义。 研究员需要回答：上下文如何管理？长期记忆如何设计？Subagent 和 Multi-Agent 如何配合？这些都是开放性问题，需要提出假设、设计实验、构建评测，再用结果进行反馈。而研发工程师则负责将已经明确的问题高效推进实现。

2. 研究员更关注 Agent 能力的上限。 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。工程师则负责参与产品技术架构与选型，开发 DeepSeek Harness 产品，确保系统能够运行、迭代并服务真实用户。一个把边界向前推进，另一个把能力转化为产品。

不过，二者并非完全割裂。研究员也需要具备工程能力，工程师也需要有研究品味。研究员 JD 中明确要求能快速将想法转化为可运行的原型，工程师 JD 中也强调要与研究员紧密合作，共同定义和实现前沿创新。这一点非常符合 AI 原生的特点——在 AI 时代，越来越多的代码由 AI 编写，相比技能本身，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。

集齐研究员和研发工程师之后，崔添翼旗下的 Harness 部门还差最后一块拼图——“Harness 产品经理”。这个岗位相对容易理解，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和研究员深度沟通与合作，参与实现模型与 Harness 的协同进化，从 Harness 角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的高度适配。
• 以内部真实任务作为 Harness 产品和模型相关能力训练的重要反馈来源，持续迭代产品能力。
• 理解并分析团队收集的用户反馈。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。

如果你对 Agent 感兴趣，或者正在相关行业工作，即便暂时不投递简历，这三份 JD 也值得认真研读。它们几乎就是一张学习路线图，浓缩了当今 Agent 产品最核心的能力坐标：Context Engineering、Harness Engineering、Memory、MCP、Subagent、Multi-Agent、Tool Use、Planning……这些词汇，是 DeepSeek 等顶级模型厂商为新一代 Agent 人才勾勒出的方向——会用模型的人很多，能驯马的人非常稀缺。

DeepSeek Agent 快来快来

这也正是崔添翼近一个月来频繁在 X 上喊话的原因。崔添翼，前 TSY Capital 联合创始人，今年 3 月加入 DeepSeek，现任 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 次获得 ACM 国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛金牌。毕业后先后在 Jane Street 香港和纽约办公室工作 9 年。

正式执掌 DeepSeek Harness 部门后，崔添翼一直高调招聘，求贤若渴。这并非他第一次 Boss 直聘，从 5 月就开始招聘研发工程师和产品经理。如今岗位进一步细化，新增了 Harness 研究员。过去一个月，招聘强度非常高，他每天都在面试，甚至通过各种渠道广泛发布招聘信息……即便如此，连续招募了一个多月仍未招满。

某种程度上，这或许是 AI 时代人才争夺战的一个新信号。大模型上半场，大家争抢的是研究员；下半场 Agent 阶段，需要的是能将研究、工程、产品、用户需求揉合在一起的复合型团队。DeepSeek 正在全力押注。

速来。

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