DeepSeek大规模扩招，150岗位全聚焦工程落地领域

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，此次计划释放出约150个岗位需求，特别针对拥有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、全方位的综合招聘不同，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与落地领域，未包含任何AI理论研究类职位。

对于一家长期秉持“小而精”发展理念的AI企业来说，一次性扩招150人无疑是一个不小的动作。据DeepSeek发布的招聘信息显示，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、线上服务以及数据工程六大核心方向；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两大技术领域。

DeepSeek新一轮人才招募计划概览

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流程。其中，大模型研究平台方向致力于为研究团队提供坚实的技术基础设施与工具支持；Agent框架组件方向则专注于智能体开发框架的构建与优化；研发效率基建方向则通过技术创新提升内部研发效率；DeepSeek API方向则负责对外接口的开发、维护与优化；线上服务方向则确保用户端服务的稳定运行与高效响应；数据工程方向则专注于数据处理体系的建设与完善。

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。这一平台是DeepSeek专为Agent任务量身打造的计算调度系统，被视为公司在智能体时代的核心基础设施之一。

DeepSeekHarness团队负责人崔添翼在接受采访时表示，随着计算机领域业务规模的不断扩大，数据量、机器容器量、训练任务量、评测任务量、Agent环境量、用户量以及请求量均呈现出急剧增长的趋势。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。

事实上，这已经是DeepSeek今年以来的第二次大规模人才招募行动。早在6月25日，公司就曾发布“英雄帖”，宣布计划将所有部门规模扩大至少一倍，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的核心团队规模仅约150人。然而，正是这支精干的队伍成功推出了DeepSeek-R1推理模型，展现了强大的技术实力与创新能力。到了2026年V4模型发布时，公司的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，进一步证明了公司在人才引进与团队建设方面的卓越成效。

持续的融资活动为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完成了成立以来的首轮外部融资，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。

仅仅一个半月后的7月中旬，市场上又传出了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领域同时发力，加速公司的快速发展与扩张。

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的要求，这也需要更多的工程技术人员来共同保障服务质量与用户体验。

当前，国内头部大模型之间的竞争已经从最初的参数规模、榜单排名以及开源声量等方面，逐步转向了API稳定性、推理成本、Agent工作流以及企业集成等更深层次的领域。在行业发展初期，算法能力无疑是企业的核心竞争力所在，各家企业拼的是模型参数、基准测试分数以及推理能力等硬指标，AI研究员也因此成为了最稀缺的资源。然而，随着模型能力的不断提升、用户规模的逐步突破以及商业化进程的加速推进，系统工程能力的重要性日益凸显。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迈入工程化与商业化的下半场。