岗位职责
- 面向大模型强化学习训练与Agentic Agent构建场景，负责Agent沙箱核心模块的架构设计与研发；
- 覆盖沙箱生命周期管理、快速启动、快照与 fork、资源隔离与安全边界等方向，将工具调用、记忆技能、长任务运行、RL Rollout 等需求转化为沙箱层能力；
- 参与Harness Engine建设，支撑确定性、可观测、可评估的Agent执行框架；
- 持续跟踪业界沙箱与Agent Infra前沿技术，推动平台技术演进，以AI Native方式重塑团队研发模式。
职位要求
- 本科及以上学历，深刻理解Agentic Agent与沙箱隔离需求，理解工具副作用边界、多Agent协作对沙箱设计的约束；
- 了解大模型强化学习基本原理，理解RL Rollout对沙箱执行环境的需求；
- 熟悉MicroVM或容器方向的沙箱技术；
- 有扎实的系统工程背景，精通Go或 Rust，以AI Coding重塑个人研发模式，能输出生产级代码；
- 有Agent沙箱、云原生运行时或虚拟化平台实际研发经历者优先；
- 持续跟踪Agent Infra前沿方向，对业界主流方案有独立判断能力；
- 有知名开源项目贡献或主导经历者优先。
