深度求索
Code Agent 数据工程师
Code Agent 数据工程师
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
其它
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Claude Code
Ctf
Sql
强化学习
漏洞挖掘
生命科学
网络安全
AI 估算 · 20k–40k
涉及前沿AI技术，要求高，北京AI公司薪资有竞争力，综合估算。
职位详情
关于这个职位
作为 Code Agent 数据工程师，你将在深度求索的 AGI 前沿团队中，构建强化学习环境、评估与提升模型的 Agent 能力
你将与研究员紧密合作，将真实工程、网络安全或科研场景转化为可训练的 RL 环境，并设计高质量评测任务，推动模型在复杂真实场景中的表现
这是一个充满挑战与创新的技术研究型岗位
最低要求
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
熟悉以下至少一个安全方向，并具备真实漏洞挖掘或攻防实践经验：Web 安全、二进制安全、系统/内核安全、浏览器安全、虚拟化安全、TEE/可信执行环境安全、云原生/基础设施安全、设备与固件安全
具备攻击者视角和良好的工程能力，能够面向真实产品、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，形成可复现、可衡量的安全评测任务
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，能够把握该领域的前沿问题与方法论
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
工作职责
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
优先资格
网络安全专项：
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AGI核心研究，与顶尖研究员合作，技术视野开阔
- 工作内容融合多个前沿领域（RL、代码、安全、科学），学习机会丰富
- 公司处于B轮中大型企业，发展迅速，可能提供股权激励
- 岗位要求极高，需在至少一个方向上具备深厚积累
- 工作强度可能较大，需要对探索未知领域有强烈热情
- 评估标准不固定，需要自我驱动发现和解决问题
缺点 / 挑战
- 适合热爱技术挑战、自驱力强、希望在AGI前沿领域做出贡献的求职者
角色解读
- 成长为Agent能力评估与强化学习环境设计的专家
- 可向AI研究科学家或高级技术专家方向发展
- 在AGI前沿领域积累经验，未来可投身于更通用的智能系统研发
- 构建强化学习环境，将真实代码、安全或科研场景转化为训练环境
- 设计并实施高质量评测任务，量化模型在复杂场景中的表现
- 基于用户数据定位模型缺陷，构建针对性训练数据推动模型改进
- 重度使用AI编程工具（Claude Code、Codex等），具备代码品味
- 扎实的安全研究或生命科学背景，能独立完成漏洞分析或科研工作流
- 熟练使用Python/R/SQL进行数据处理与分析，操作专业数据库工具
申请策略
- 在简历中体现对Agent能力边界的探索热情，附上相关项目链接
- 了解深度求索公司的技术方向，思考自己如何贡献
- 突出AI编程工具（Claude Code、Codex）的重度使用经验和成果
- 强调在安全或科学领域的独立项目经验（漏洞、科研论文）
- 展示数据工程和RL相关项目，说明如何构建环境或评估模型
- 深入学习强化学习基础和环境设计（如OpenAI Gym）
- 提升在所选方向（代码/安全/科学）的动手实践能力
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出量化成果
- 从问题定义、环境设计、评估指标到迭代优化的完整思路
- 请描述你使用AI编程工具解决复杂问题的经历
- 如何设计一个强化学习环境来训练代码生成Agent？
- 你如何评估一个模型在真实场景中的Agent能力？
- 针对网络安全专项：请举例说明你发现并利用漏洞的过程
- 针对Science专项：如何将科研工作流转化为RL训练环境？
- 复习强化学习基本概念及环境设计方法
职位点评
72
综合评分
前沿AGI研发岗，技术成长极高，薪资不错但工作强度可能较大，适合极客型人才。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意在AGI前沿挑战自我的求职者，对工作强度有一定容忍度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
薪资处于AI领域中等偏上水平，B轮公司提供一定股权潜力，但相比大厂稳定性略低，福利未明确。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
95较高
岗位处于AGI技术最前沿，涉及强化学习、Agent、代码与安全等领域，成长机会极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、Agent、Claude Code、Codex、网络安全、生命科学
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，北京办公室，未提及弹性工作或WLB，可能涉及高强度工作。
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
85较高
直接参与AGI研究，推动通用人工智能发展，社会意义重大，行业前景高速增长。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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