阿里巴巴
Harness研究工程师
Harness研究工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Evals
Llm
Multi-Agent
Reward Modeling
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿Agent研究岗，技术成长快，薪资福利待确认，工作节奏未明。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.8万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3950 个在招 · 其中人工智能 约 390 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位面向应届毕业生，加入阿里巴巴从事 Agent Harness 研究，优化工具调用、上下文记忆、任务规划与多智能体协作等机制，并搭建评测体系推动模型与Harness协同迭代
最低要求
计算机、人工智能或相关专业应届毕业生，具备扎实的编程和实验能力
熟悉 LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals 等基本概念
对 Agent 产品有深入使用或开发经验，能够独立搭建原型、分析问题并验证方案
工作职责
研究和优化 Agent Harness，包括工具调用、上下文与记忆、任务规划、Multi-Agent、反思及错误恢复等机制
搭建 Agent 实验与评测体系，通过 Benchmark 和执行轨迹分析，提升复杂任务的成功率、稳定性与效率
将真实任务中的反馈沉淀为训练数据、Eval 和 Reward 信号，推动模型与 Harness 协同迭代
跟进前沿 Agent 研究，完成原型验证并推动有效方案落地
优先资格
有 Agent、评测框架或自动化实验平台相关论文、开源项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 成长空间大：岗位涵盖研究、实验、评测与落地全链路，能快速提升综合能力
- 平台资源丰富：可接触真实业务场景和海量数据，推动研究成果落地
- 技术难度高：Agent系统涉及多模块协同，问题定位和优化复杂度高
- 工作要求自驱：需要主动跟进最新论文并快速验证想法
- 适合对AI Agent充满热情、喜欢动手实验、具备较强自驱力和问题解决能力的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 方向前沿：Agent Harness是当前大模型应用的热点，技术积累具有较高市场价值
- 研究不确定性：前沿探索需要反复实验，可能面临方案失败和迭代压力
角色解读
- 从应届研究工程师起步，深入Agent系统与评测技术，逐步成为该领域的技术专家
- 可向Agent架构师、研究科学家或技术负责人方向发展，参与更核心的算法与系统设计
- 随着经验积累，有机会主导Agent产品化落地或前沿研究项目
- 研究并优化Agent Harness的核心机制，包括工具调用、上下文与记忆管理、任务规划、多智能体协作、反思与错误恢复
- 搭建Agent实验与评测体系，利用Benchmark和执行轨迹分析定位问题并提升复杂任务成功率
- 将真实任务反馈转化为训练数据、Eval和Reward信号，推动模型与Harness协同迭代
- 跟进前沿Agent研究，快速完成原型验证并推动方案落地
- 扎实的编程与实验能力，能独立搭建原型和验证方案
- 熟悉LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals等基本概念
- 对Agent产品有深入使用或开发经验，理解工具调用、记忆、规划等机制
- 具备论文复现或开源项目经验者更佳
申请策略
- 关注阿里巴巴在Agent方向的最新研究动态和产品，面试时展现对团队方向的了解
- 准备一个能体现独立研究能力的项目案例，清晰说明问题、方案和结果
- 突出与LLM/Agent相关的项目经历，如工具调用、多智能体、记忆机制、评测框架等
- 展示编程与实验能力，包括复现论文、搭建原型、设计Benchmark等
- 如有开源项目或论文发表，务必列出并说明贡献
- 强调对Agent产品的深入使用体验和问题分析能力
- 系统学习Agent相关技术，如ReAct、Toolformer、AutoGPT、多智能体框架等
- 熟悉评测方法，了解AgentBench、SWE-bench等Benchmark的设计思路
面试指南
- 对于概念题，先给出定义，再结合具体例子说明关键模块和挑战
- 对于项目题，采用STAR法则，突出你的角色、技术方案、量化结果和反思
- 对于设计题，先明确目标和约束，再提出分层方案，并讨论评估指标和迭代思路
- 你如何理解Agent Harness？它包含哪些核心模块？
- 请描述一个你使用或开发Agent产品的经历，遇到了什么问题，如何解决？
- 如何设计一个评测体系来衡量Agent在复杂任务上的表现？
- 你对Multi-Agent协作和反思机制有什么看法？
- 如何将真实任务反馈转化为训练信号？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
该岗位未披露薪资福利，但Agent研究方向应届生市场薪酬通常处于中上水平，具体需与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦Agent Harness前沿研究，涉及LLM、多智能体、评测等热门技术，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals、Multi-Agent、Benchmark、Reward
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确办公模式与工作节奏，需在面试中了解团队实际工作强度。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
Agent技术是当前AI领域高速增长的赛道，研究成果有望推动智能体能力边界，具有较强技术价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs