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AI Agent 能力研究员(实习/全职)

地点:北京 薪资:薪资未公开 日期:2026-06-27

岗位摘要

构建强化学习环境:将真实的代码工程、网络安全或科研场景转化为可训练的RL环境,设计合理的奖励信号,与研究员紧密合作探索不同环境设计对模型Agent能力的影响;评估模型的Agent能力:在个人擅长的方向上设计高质量评测任务,量化模型在复杂真实场景中的表现

岗位职责

  • 构建强化学习环境:将真实的代码工程、网络安全或科研场景转化为可训练的RL环境,设计合理的奖励信号,与研究员紧密合作探索不同环境设计对模型Agent能力的影响
  • 评估模型的Agent能力:在个人擅长的方向上设计高质量评测任务,量化模型在复杂真实场景中的表现
  • 补全模型的能力短板:基于真实用户数据与反馈,定位模型当前的能力缺陷,针对性构建训练环境与数据,推动模型在弱项上持续进步

任职要求

  • Code专项:具备Claude Code、Codex等AI编程工具的重度使用经验,有代码品味;自驱力强,能独立发现、定义并推动解决问题;善于跨团队协作沟通;对大语言模型有基础认知,有探索模型能力边界的热情
  • 网络安全专项:具备扎实的安全研究能力,能够独立完成真实漏洞的发现、分析、验证与利用,具备代码审计、漏洞复现和PoC/Exploit编写能力;熟悉至少一个安全方向(如Web安全、二进制安全、系统/内核安全等),并具备真实漏洞挖掘或攻防实践经验;具备攻击者视角和良好工程能力,能面向真实产品、复杂代码库或智能体环境发现攻击面、构造攻击路径,搭建实验环境并编写自动化验证工具;有高水平CTF、漏洞奖励、CVE、红队攻防、安全工具开发或自动化漏洞挖掘经验者优先
  • Science专项:具备生命科学、计算生物学、化学、计算化学、基础医学等相关背景,拥有两年及以上科研工作经验(实验或计算方向均可),熟悉从假设提出到数据产生到结论验证的完整科研工作流,在至少一个细分领域有系统性的研究积累;熟练使用Python/R/SQL等工具编写数据处理与分析pipeline,能独立操作专业数据库或领域工具(如GEO/ChEMBL/PDB/UniProt等),并愿意深度使用Agent产品探索其在专业场景中的能力边界

福利待遇

  • 参与前沿AI研究,推动AGI发展
  • 与顶尖研究员合作,探索模型能力边界
  • 高质量训练环境与精准评估体系支持
  • 实习/全职灵活选择