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DeepSeek招聘策略大调整,150个岗位全聚焦工程实施领域

来源:未知 作者:佚名 发布时间:2026-09-19 04:55:51

9月8日,国内知名大模型研发企业DeepSeek正式启动了新一轮大规模招聘计划,此次计划开放约150个职位空缺,主要面向具有2至10年工作经验的资深技术工程师。与6月份那轮涵盖全部门的综合招聘不同,本次招聘策略发生了显著变化,所有岗位均聚焦于工程实施领域,未包含任何AI理论研究类职位。

对于这家一贯以“小而精”为特色的AI企业来说,一次性扩招150人并非小数目。根据DeepSeek发布的详细招聘信息,本次招聘主要分为两大技术序列:服务端开发工程师,其职责范围广泛,涵盖了大模型研究平台、Agent框架组件、研发效率基建、DeepSeek API开发、线上服务运维以及数据工程等六大核心方向;另一序列则是Agent弹性计算研发工程师,专注于平台开发与底层系统优化两大领域。


DeepSeek新一轮招聘计划核心方向

具体而言,服务端开发工程师的六大方向全面覆盖了从模型研究支撑到用户服务提供的整个技术链条。其中,大模型研究平台方向致力于为研究团队提供高效的基础设施工具;Agent框架组件方向则专注于智能体开发框架的构建与优化;研发效率基建方向旨在提升内部研发流程的效率与质量;DeepSeek API方向负责对外接口的开发、维护与性能优化;线上服务方向确保用户端服务的稳定运行与高可用性;数据工程方向则专注于数据处理体系的建立与完善。

而Agent弹性计算研发工程师岗位,则与DeepSeek-V4技术报告中首次披露的DSec(DeepSeekElasticCompute)弹性计算平台紧密相关。这是一套专为Agent任务设计的计算调度系统,被视为DeepSeek在智能体时代的重要基础设施,对于提升计算资源的利用效率与任务处理能力具有重要意义。

DeepSeekHarness团队负责人崔添翼在解释此次扩招原因时指出,随着计算机领域业务规模的持续扩大,数据量、机器容器量、训练任务量、评测任务量、Agent环境量、用户量以及请求量等均呈现急剧增长态势。此次扩招正是为了有效应对业务规模快速扩张所带来的系统工程挑战,确保公司能够持续稳定地提供高质量的服务。

值得注意的是,这已是DeepSeek今年以来的第二次大规模招聘。早在6月25日,公司就曾发布“英雄帖”,宣布将全面扩大各部门规模至少一倍,覆盖全栈开发与算法、AI核心系统研发、运维、产品、模型数据策略、深度学习研究及职能部门等七大板块,共开放33个岗位类别,工作地点遍布北京和杭州。与6月份的综合招聘相比,此次150人的专项扩招更具针对性,旨在集中解决当前业务快速增长所带来的系统瓶颈问题。

公开资料显示,截至2025年初,DeepSeek核心团队规模仅约150人,但正是这支精干的队伍成功推出了DeepSeek-R1推理模型。而到了2026年V4模型发布时,公司研究与工程团队加上商业合规等职能部门的总规模已经超过300人,显示出公司快速扩张的态势。

持续的融资为DeepSeek的人才扩张与基础设施建设提供了强有力的资金支持。今年5月底,DeepSeek完成了成立以来首轮外部融资,募资总额高达约500亿元人民币(约合70亿美元),投资方阵容强大,包括腾讯、京东、网易、宁德时代及多家知名投资机构。此外,创始人梁文锋本人也投入了约30亿美元。融资后,公司估值突破500亿美元大关,成功跻身中国估值最高的AI企业之列。

仅过一个半月后,即7月中旬,市场上又传出DeepSeek启动第二轮融资的消息,投前估值目标约为710亿美元。无论第二轮融资是否顺利完成,首轮500亿级的现金储备已经足够支撑公司在算力、工程人才以及数据平台等多个方面同时加大投入力度。

今年以来,DeepSeek在商业化方面取得了显著进展。6月29日,DeepSeek V4正式版正式上线,并同步推出了峰谷定价机制。在高峰时段,Pro版输出的价格从原来的6元/百万Token翻倍至12元/百万Token,这是公司首次尝试通过价格杠杆来调节市场供需关系。8月6日,DeepSeek官网再次发布通知,计划近期整体上调API服务定价,预计涨幅较大。随着API调用量的持续增长以及定价的上调,公司对系统的稳定性、并发性以及吞吐量等方面提出了更高要求,这也需要更多的工程技术人员来共同保障服务质量。

当前,国内头部大模型领域的竞争已经从最初的参数比拼、榜单排名以及开源声量等方面,逐步转向API稳定性、推理成本、Agent工作流以及企业集成等更务实的层面。在行业发展初期,算法能力无疑是核心竞争力所在,各家企业拼的是模型参数、基准测试分数以及推理能力等指标,AI研究员成为最稀缺的资源。然而,当模型能力达到一定水平、用户规模突破临界点、商业化进入深水区后,系统工程能力的重要性便迅速凸显出来。这在一定程度上改变了大模型公司的人力结构布局,行业正在从技术竞赛的上半场逐步过渡到工程化与商业化的下半场。

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