DeepSeek一次性開放150個後端職位，工程化擴張提速
nashnova research
DeepSeek一次過放出約150個後端工程師崗位，以現有團隊300至500人估算，擴招幅度達三至五成——這家以研究見稱的AI公司，正把重心從「模型做不做得到」切向「系統撐不撐得住」。
為甚麼一口氣招這麼多後端？
團隊負責人崔添翼直言：數據量、機器量、訓練任務量、用戶請求量——「都在急劇增加」。
這意味著→ 原有後端系統已經頂不住未來的規模，必須大面積升級甚至重寫。
簡單來說＝ DeepSeek的模型跑得愈來愈快、用的人愈來愈多，但底下的「水管」快要爆了，現在是在搶修擴容。
150個崗位全是工程、零研究——信號是甚麼？
此次招聘全部是工程崗，無一AI研究方向，重點面向2至10年經驗的資深後端開發者，同時接受應屆生。
這反映出 DeepSeek已走過「模型夠不夠強」的階段，瓶頸轉向了工程化落地。
簡單來說＝ 研究能力不缺，缺的是把研究成果穩穩跑在幾千萬用戶面前的工程團隊。
「彈性計算平台」要做甚麼？
核心是自研平台DSec（DeepSeek Elastic Compute，彈性計算平台），由三個Rust組件構成：API閘道、宿主機Edge代理、集群監控器，跑在自研分布式檔案系統3FS之上。
下一步改造範圍覆蓋從操作系統、虛擬機到網絡存儲再到應用層調度——幾乎是全棧重做。
招聘公告坦承：「很多事情前人沒有做過，沒有現成答案可抄。」 底層調優方向甚至要求把性能「壓到硬件極限」。
服務端六個方向，各自解決甚麼問題？
六個方向分別是：大模型研究平台、Agent框架組件、研發效率基建、DeepSeek API、線上服務、數據工程。
其中線上服務要支撐「數千萬日活用戶」；API方向要把前沿模型通過穩定接口輸送給全球開發者。
這意味著→ DeepSeek同時在建兩條管道：一條面向自家研究閉環，一條面向外部開發者生態。
對工程師的要求變了——變成了甚麼？
招聘明確描述理想人選：日常已深度使用Agent輔助開發，能在沒有直接經驗的領域寫出合格代碼。
同時要求候選人在Agent給出有問題的方案時，能敏銳發現並及時介入。
簡單來說＝ 核心能力從「我知道怎麼做」變成了「我知道該追問甚麼、哪裡可能錯、怎樣證明它是對的」——語言和工具經驗的權重在下降，判斷力的權重在上升。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。