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DeepSeek急招Agent方向!一口氣放17個崗位,重度Vibe Coding優(yōu)先

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夢晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

DeepSeek,一口氣開放17個招聘崗位。

最核心研發(fā)崗聚焦Agent,覆蓋算法研究、數(shù)據(jù)評測、基礎(chǔ)設(shè)施全鏈條。



仔細閱讀每個崗位的要求,發(fā)現(xiàn)兩個有意思的細節(jié):

多個崗位在“加分項”或“崗位要求”中明確提到:重度使用Claude Code、Cursor、Copilot等AI編程工具的優(yōu)先。

在全棧開發(fā)工程師的崗位職責中,也出現(xiàn)了一條不太常見的描述:作為Vibe Coding重度用戶,持續(xù)探索模型能力在產(chǎn)品中的創(chuàng)新應(yīng)用。

DeepSeek需要什么樣的Agent人才?

從崗位要求來看,DeepSeek的Agent布局已經(jīng)從研究落地到具體能力建設(shè)階段:

Agent深度學習算法研究員

核心任務(wù)包括探索提升模型能力的新方法與新范式,參與強化學習在大模型對齊與能力提升中的應(yīng)用研究,覆蓋RLHF/RLAIF、過程獎勵、偏好學習等方向。



Agent數(shù)據(jù)評測專家

聚焦于構(gòu)建評測數(shù)據(jù)集,精準區(qū)分不同模型的能力邊界,針對Agent的規(guī)劃、工具調(diào)用、多輪交互、長期記憶等核心能力設(shè)計測試用例。



Agent基礎(chǔ)設(shè)施工程師

負責搭建Agent運行的底層基座,包括集成外部工具到內(nèi)部強化學習基礎(chǔ)設(shè)施、搭建Agent評測平臺、維護內(nèi)部Agent集成框架。



除了三個專屬崗位,DeepSeek還在產(chǎn)品和工程端同步布局Agent能力:

模型策略產(chǎn)品經(jīng)理崗位,單獨設(shè)立了Agent方向。

要求候選人“熟悉Agent核心機制(Tool Use、Planning、長期記憶、Multi-Agent協(xié)作等);

持續(xù)跟蹤行業(yè)前沿,熟悉并深度使用過Claude Code、OpenClaw、Manus等知名agent”,需要洞察高價值A(chǔ)gent應(yīng)用場景,包括OpenClaw式的生活/工作個人助理、Deep Research、自動化工作流、多模態(tài)設(shè)備控制等,主導Agent評測體系及訓練數(shù)據(jù)方案設(shè)計。



全棧開發(fā)工程師崗位,也明確將“支撐海量AI Agent運行的下一代容器調(diào)度與隔離平臺”作為核心工作方向。

需要攻克容器生命周期管理、資源精細調(diào)度、多硬件平臺統(tǒng)一支持等核心難題,構(gòu)建高性能、高安全性的Agent運行時環(huán)境。



對比今年1月,當時DeepSeek開放的核心崗位集中在”深度學習研究員-AGI”這類通用研究方向),此次招聘明顯從”基礎(chǔ)模型研究”向”Agent產(chǎn)品化”傾斜。



DeepSeek的全鏈路Agent能力布局

這些招聘需求,拼湊出DeepSeek在Agent方向的技術(shù)布局。

首先能看出DeepSeek在追求數(shù)據(jù)閉環(huán)能力。

算法研究員崗位明確要求”與數(shù)據(jù)標注團隊緊密協(xié)作,設(shè)計標注方案與質(zhì)量標準,形成’數(shù)據(jù)-訓練-評測’的能力提升閉環(huán)”。

這意味著DeepSeek正在搭建從數(shù)據(jù)生產(chǎn)到模型迭代的完整流水線,而非依賴第三方數(shù)據(jù)服務(wù)。

然后是Agent技術(shù)棧的全面布局。

基礎(chǔ)設(shè)施崗位要求熟悉”MCP、Tool Use、Function Calling等Agent交互協(xié)議與規(guī)范”,評測崗位則要求對”Agent跨session記憶連續(xù)性、多工具調(diào)度可靠性”等前沿問題有體系化認知。

這些關(guān)鍵詞都指向具備復雜任務(wù)執(zhí)行能力的自主Agent系統(tǒng)。

此次大規(guī)模招聘也印證了此前的行業(yè)傳聞。

2025年9月曾有消息稱,DeepSeek正在開發(fā)具備高級Agent功能的AI模型,計劃在2025年第四季度發(fā)布,對標OpenAI等海外競爭對手,能夠在最小用戶指引下執(zhí)行多步任務(wù),并基于歷史行動自主學習進化。



DeepSeek的R-1推理模型曾以數(shù)百萬美元的研發(fā)成本,在基準測試中追平或超過OpenAI同類產(chǎn)品,顛覆了大模型研發(fā)需要巨額投入的行業(yè)共識。

能不能像R-1改變推理模型行業(yè)格局一樣,用低成本方案再次顛覆Agent賽道,答案可能很快就會揭曉。

參考鏈接:
[1]https://app.mokahr.com/social-recruitment/high-flyer/140576#/

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