DeepSeek招聘策略大调整，150个岗位全聚焦工程落地领域

9月8日，国内知名大模型企业DeepSeek正式启动了新一阶段的招聘计划，此次计划释放出约150个岗位需求，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落地领域，未涉及任何AI研究类职位，这一转变引发了业界的广泛关注。

对于一家以“小而精”为特色著称的AI公司来说，一次性扩招150人无疑是一个不小的动作。根据DeepSeek官方发布的招聘信息，本次招聘主要分为两大序列：服务端开发工程师和Agent弹性计算研发工程师。服务端开发工程师的岗位需求覆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等六大核心方向；而Agent弹性计算研发工程师则专注于平台开发和底层系统两大领域。

DeepSeek启动新一轮专项招聘

具体来看，服务端开发工程师的六大方向形成了一个完整的链条，从模型研究的支撑到面向用户的服务无所不包。其中，大模型研究平台方向致力于为研究团队提供先进的基础设施工具；Agent框架组件方向则聚焦于智能体开发框架的搭建与优化；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方向负责对外接口的开发与持续优化；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不久前在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任务量身定制的计算调度系统，被视为DeepSeek在智能体时代的核心基础设施，对于提升计算效率与资源利用率具有重要意义。

DeepSeekHarness团队负责人崔添翼在解释此次扩招原因时表示，随着计算机领域各项业务的规模不断扩大，复杂度也随之急剧增加。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都在快速增长，这对公司的系统工程能力提出了更高要求。此次扩招正是为了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。

实际上，这已经是DeepSeek今年以来的第二次大规模招人扩张。早在6月25日，公司就曾发布“英雄帖”，宣布正致力于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，工作地点包括北京和杭州。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，旨在聚焦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，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，展现了公司强劲的发展势头与人才吸引力。

持续的融资为DeepSeek的人才扩张和基础设施建设提供了坚实的资金保障。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，7月中旬市场又传出DeepSeek启动第二轮融资的消息，投前估值目标约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、工程人才和数据平台等多个领域同时加大投入力度。

今年以来，DeepSeek在商业化方面明显加快了步伐。6月29日，DeepSeek V4正式版上线，同时推出了峰谷定价机制，高峰时段Pro版输出价格从6元/百万Token翻倍至12元/百万Token，首次尝试通过价格杠杆来调节市场供需关系。8月6日，DeepSeek官网又发布通知称计划近期整体上调API服务定价，预计涨幅较大。随着API调用量的持续增长和定价的上调，对系统的稳定性、并发性以及吞吐量都提出了更高要求，也需要更多的工程技术人员来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、榜单和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深层次的领域。在行业发展初期，算法能力是核心竞争力，各家拼的是模型参数、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进入工程化与商业化的下半场。