深度求索
Agent Harness 产品经理
Agent Harness 产品经理
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
LLM
UI/UX
Prompt Engineering
MCP
Vibe Coding
Harness Engineering
AI 估算 · 20k–40k
AI Agent前沿方向，技术要求高，B轮公司，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一份前沿AI Agent产品经理岗位，负责定义DeepSeek的Harness产品路线图，实现模型能力与用户需求的衔接
你将与研究员、工程师紧密合作，推动Agent产品从概念到落地，并持续收集反馈迭代
适合对Agent有热情、具备技术理解力和数据驱动思维的产品经理
最低要求
年以上产品经理从业经验，产品逻辑清晰
特别优秀候选人可放宽年限
学历本科及以上
能够使用vibe coding写代码，不一定需要技术背景
能够设计系统性的收集数据的方法（包括问卷、访谈、A/B测试、灰度测试等），并使用统计学的工具严谨科学的分析数据
对此有系统性的思考和实践
是Agent产品的高强度用户，熟悉Agent产品的各种形态，对Agent有极大的热情，对模型行为有品味有判断力，对开发者体验及用户体验有强感知
深度使用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor、OpenCode、GitHub Copilot、Manus、OpenClaw、Hermes等类似产品，并将相关产品的使用融入到自己的工作和生活中
理解LLM以及Agent基本机制及其技术原理，包括LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent等相关知识
对Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering等课题有第一手实践
具备UI/UX设计素养
能够在AI辅助下完成产品原型图设计、UI设计等相关的产品设计工作
优秀的中文沟通能力
能用英文与开源社区、用户社群书面沟通
工作职责
规划DeepSeek Harness产品路线图，连接研究员、工程师、开源社区和广大用户
理解判断用户的最真实需求，定义与衡量“Agent是否真的在更多场景下更深入的帮助到更多的人”的指标
与模型训练团队的研究员深度沟通与合作，实现模型与Harness的共同进化
帮助Harness产品内部落地，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
维护Harness产品用户社群，从潜在海量用户群体中获取反馈、提取信号，指导产品迭代
协助项目管理相关工作
优先资格
AI行业从业经验、AI相关产品经验
作为小团队中的产品经理主导产品路线的经验
与研究员深度协作的经验
深度参与开源社区或维护开源社区关系的经验
其它超乎常人的与此工作相关的才能
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI Agent最前沿赛道，接触最新模型和技术
- 与顶尖研究员密切协作，深度参与模型产品化过程
- 团队规模小，个人影响力大，能主导产品方向
- 产品定义尚在探索，需要从零构建指标和流程
- 需要多面手能力：PM+数据分析+设计+社区运营，工作强度可能较大
- 适合热爱AI Agent、具备技术理解力和数据驱动思维的产品经理，愿意在不确定性中主动探索
缺点 / 挑战
- 技术门槛较高，需深入理解LLM和Agent原理
角色解读
- 成长为AI Agent领域的专家，定义行业产品标准
- 可向产品总监或AI产品负责人发展，领导更大产品线
- 或深入技术方向，成为模型-产品跨领域人才
- 规划DeepSeek Harness产品路线图，连接研究员、工程师和广大用户
- 定义Agent产品的成功指标，通过数据驱动的方式衡量Agent是否真正帮助用户
- 与模型训练团队的研究员深度合作，推动模型与Harness共同进化
- 维护用户社群，收集反馈，指导产品迭代，并协助项目管理
- 具备产品逻辑和2年以上PM经验，能系统性地设计数据收集和分析方法
- 深度使用Agent产品，理解LLM及Agent技术原理，如Agent Loop、Tool Use、MCP等
- 拥有UI/UX设计素养，能在AI辅助下完成产品原型设计
- 优秀的中英文沟通能力，能书面与开源社区交流
申请策略
- 准备一份对Agent产品现状的分析或改进方案，展示你的产品洞察
- 关注DeepSeek的开源社区，了解其文化和研究方向
- 突出深度使用Agent产品的经历，列举具体产品如Claude Code、Cursor等
- 展示数据驱动决策的项目案例，如A/B测试、用户研究
- 强调与研发团队（尤其是研究员）的协作成果
- 学习LLM API和Agent框架（如MCP），动手实践vibe coding
- 熟悉DeepSeek模型的技术特点和开源生态
面试指南
- 用STAR法则描述具体场景、任务、动作和结果，数据量化
- 体现系统思考：先定义目标，再设计方法，最后迭代优化
- 展示跨团队协作能力：理解技术限制，提出折中方案
- 请描述你设计或深度使用过的一个Agent产品功能，并分析其优劣
- 如何定义和衡量'Agent是否真正帮助到用户'？你会设计什么指标？
- 你如何与研究员沟通，将技术能力转化为产品特性？
- 请设计一个A/B测试来评估Agent的某个新功能效果
- 你如何看待Harness在Agent产品中的角色？
匹配度报告
71
综合匹配度
前沿AI Agent产品经理，技术成长快，薪资面议，需现场办公。
适合人群
适合追求技术成长和行业前沿，能接受现场办公和高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
70中等
薪资未明确披露，但AI行业薪资水平较高，B轮融资公司有一定竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
Agent是前沿领域，与顶尖研究员合作，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、MCP、Prompt Engineering、KV Cache、Tool Use、Reasoning
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
要求现场办公，未提及弹性工作或WLB，可能工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
产品目标明确：让AI更深入帮助用户，行业前景广阔，使命驱动感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮助到更多的人
创新程度积极采用新技术
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