Code Agent 数据工程师

【团队使命】 Code 定义了 Agent 的能力边界，是 Agent 和物理世界交互的纽带。理解需求、设计方案、实现、验证，在完整的问题解决过程中，每一步都要求精确可运行。Code 能力是模型在这一过程中从“能分析”到“能执行”的关键要素，而模型在真实复杂场景中解决工程问题的能力则是通用智能最务实的度量标准。我们要做的，是通过高质量的训练环境与精准评估体系，系统性地推高这一能力的上限，直到模型真正能独立驾驭复杂软件工程的开发，那将会是我们可以预见的 AGI 临界点之一。 招聘方向 【实习/全职】 ： Code专项、网络安全专项、Science专项 【工作职责】 1.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。 2.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。 3.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。 【岗位细分要求】 Code专项： 1.具备 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具的重度使用经验，有代码品味。 2.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。 3.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： 1.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。 2.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。 3.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。 4.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： 1.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。 2.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。