腾讯(tencent)招聘混元Agent评测Infra工程专家（北京/上海/深圳）
招聘职位：
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岗位职责：
1.主导 Agent Benchmark 的平台化落地：负责 SWE、Terminal、Claw、MCP 等多类 Agent Benchmark 在评测平台上的整体接入与工程化，沉淀标准化、可复用的接入能力；
2.构建评测运行底座：统筹沙盒环境、依赖管理、网络访问、并发调度等关键能力建设，保障大规模评测在生产环境下的稳定、可复现与高效运行；
3.保障评测质量与可观测性：从 Harness 与打分逻辑出发，确保平台化改造后评测结果的准确可信，并建立完善的诊断与问题归因能力；
4.衔接算法与工程：深入理解各 Benchmark 所考察的模型能力维度，作为算法与平台之间的技术桥梁，推动评测需求高质量落地。
岗位要求：
1.计算机相关专业本科及以上学历，3年及以上后端 / 平台 / Infra 研发经验；
2.精通至少一门主流后端语言（Python / Go / Java 等），主导过中大型平台或系统的设计与落地，具备优秀的系统设计与工程实现能力；
3.熟悉容器化与沙盒隔离、分布式系统、任务调度与并发控制，有大规模任务编排或性能优化经验；熟悉网络通信与代理机制，能处理外部接口访问与稳定性问题；
4.了解大模型与 Agent 的基本原理，熟悉主流 Agent Benchmark（如 SWE-bench、Terminal-Bench、MCP 相关评测等）的 Harness 与打分逻辑，并据此进行工程化抽象，能与算法团队就模型能力与评测指标深度对话；
5.具备丰富的跨团队协作经验，能在算法、平台、底层基础设施等多方之间有效拉通与推进；具备较强的技术主导力与 Owner 意识，面对复杂不确定问题有冲劲、能扛事、能落地。
1.主导 Agent Benchmark 的平台化落地：负责 SWE、Terminal、Claw、MCP 等多类 Agent Benchmark 在评测平台上的整体接入与工程化，沉淀标准化、可复用的接入能力；
2.构建评测运行底座：统筹沙盒环境、依赖管理、网络访问、并发调度等关键能力建设，保障大规模评测在生产环境下的稳定、可复现与高效运行；
3.保障评测质量与可观测性：从 Harness 与打分逻辑出发，确保平台化改造后评测结果的准确可信，并建立完善的诊断与问题归因能力；
4.衔接算法与工程：深入理解各 Benchmark 所考察的模型能力维度，作为算法与平台之间的技术桥梁，推动评测需求高质量落地。
岗位要求：
1.计算机相关专业本科及以上学历，3年及以上后端 / 平台 / Infra 研发经验；
2.精通至少一门主流后端语言（Python / Go / Java 等），主导过中大型平台或系统的设计与落地，具备优秀的系统设计与工程实现能力；
3.熟悉容器化与沙盒隔离、分布式系统、任务调度与并发控制，有大规模任务编排或性能优化经验；熟悉网络通信与代理机制，能处理外部接口访问与稳定性问题；
4.了解大模型与 Agent 的基本原理，熟悉主流 Agent Benchmark（如 SWE-bench、Terminal-Bench、MCP 相关评测等）的 Harness 与打分逻辑，并据此进行工程化抽象，能与算法团队就模型能力与评测指标深度对话；
5.具备丰富的跨团队协作经验，能在算法、平台、底层基础设施等多方之间有效拉通与推进；具备较强的技术主导力与 Owner 意识，面对复杂不确定问题有冲劲、能扛事、能落地。
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