主分类：Agent系统开发
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "Harness研究工程师",
"job_level": "校招",AI生成
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"department": "Token Foundry",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 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。\n2. 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。\n3. 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。\n4. 跟进前沿 Agent 研究，完成原型验证并推动有效方案落地。",
"requirements_text": "1. 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。\n2. 熟悉 LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals 等基本概念。\n3. 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。\n4. 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。",
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"大语言模型"
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"fulltext": "Harness研究工程师\nHarness研究工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 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。\n2. 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。\n3. 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。\n4. 跟进前沿 Agent 研究，完成原型验证并推动有效方案落地。\n\n职位要求\n1. 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。\n2. 熟悉 LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals 等基本概念。\n3. 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。\n4. 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。\n\n在招业务\nToken Foundry\n1. 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。\n2. 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。\n3. 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。\n4. 跟进前沿 Agent 研究，完成原型验证并推动有效方案落地。\n1. 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。\n2. 熟悉 LLM、Agent、Tool Use、Context Engineering、Evals 等基本概念。\n3. 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。\n4. 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。",
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