摘要：DeepSeek相关团队释放约150个招聘名额，岗位集中在服务端开发和Agent弹性计算研发，主要面向具有2至10年工作经验的工程师。招聘重点进一步落向工程端，以应对训练任务、Agent环境和线上请求增长带来的系统压力。

产联社编辑 | 黄钰慧

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【产联社】DeepSeek相关团队释放新一轮工程人才招聘需求。9月7日晚，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼在社交平台公开招人，称有“很多新方向、新系统、新需求需要搞”，并将此次招聘称为“前所未有的150个HC的招聘需求”。

此次招聘主要分为服务端开发工程师和Agent弹性计算研发工程师两类，工作地点以北京为主，部分岗位可选择杭州。DeepSeek重点关注具有2至10年工作经验的工程师，同时也欢迎应届毕业生及两年以内工作经验的求职者，对特别优秀的候选人可适当放宽年限要求。

此次公开需求更集中于工程环节。崔添翼解释，随着数据、机器和容器、训练与评测任务、Agent环境、用户及请求等数量增加，系统复杂度也在上升，团队需要增加人手升级、维护和重写后端系统。

约150个名额主要投向工程岗位

从岗位设置看，此次招聘主要面向支撑模型研究、Agent运行和线上服务的工程系统。

服务端开发工程师包括大模型研究平台、Agent框架组件、研发效率基础设施、DeepSeek API、线上服务和数据工程六个方向，涉及内部模型研究平台、Agent开发框架、对外API、线上产品以及训练和业务数据处理等环节。

Agent弹性计算研发工程师则包括平台开发与维护、底层调优与攻坚两个方向。招聘信息提到，相关工作涉及Agent弹性计算平台，以及操作系统、虚拟化、网络和存储等底层系统。

两类岗位的侧重点有所不同。服务端岗位主要支撑模型研究、API和线上产品运行；Agent弹性计算岗位则侧重任务运行环境、计算资源调度及系统可靠性。

岗位要求还显示，团队看重候选人的实际问题解决和工程交付能力。服务端开发岗位要求候选人能够交付技术成果，并主动将AI用于工作和生活。部分岗位还要求候选人能够发现Agent方案中的问题并及时介入。

由此看，相关岗位不仅要求候选人使用AI工具，还要求其能够判断AI输出是否可靠，并在必要时修正方案。

系统复杂度上升推动定向扩招

从6月的多部门扩员到此次集中补充工程人才，DeepSeek的公开招聘需求进一步落到了具体系统环节。

对于此次大规模扩招的原因，崔添翼表示，计算机领域的系统在规模扩大后，会出现复杂度的大幅增加。目前，数据量、机器和容器数量、训练任务量、评测任务量、Agent环境数量、用户量和请求量等都在急剧增长。

这些指标同时增加后，原有后端系统可能难以完全满足未来需求。崔添翼称，团队因此需要大量招人，对相关系统进行升级、维护和重写。

这是DeepSeek继6月公开扩员信息后，再次释放大规模招聘信号。6月25日，DeepSeek曾表示，随着技术演进，公司正努力将所有部门的规模扩大至少一倍。当时招聘覆盖全栈与算法、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类别。

相比之下，此次公开需求主要落在服务端和Agent弹性计算研发。从多部门扩员到针对具体工程环节补人，两轮招聘的范围和重点有所不同。

这轮招聘更值得关注的不是人数本身，而是AI应用规模扩大后，稳定运行和系统整合需要持续投入。

Agent并不是一个可以脱离其他系统独立运行的模型功能。一个Agent执行任务时，还需要运行环境、资源调度、数据处理和线上服务。少量任务能够跑通，不代表系统可以长期承接大量并发请求。

DeepSeek此次单独招聘Agent弹性计算研发工程师，反映的正是这类需求。招聘信息提出，为了提高可靠性和效率，相关团队需要处理从操作系统、虚拟机、网络和存储，到应用层调度和管控服务的一系列问题。

这些底层工作不直接面向普通用户，却会影响Agent能否稳定运行。当任务数量增加时，计算资源如何分配、不同任务如何隔离、系统出现故障后如何恢复，都会影响产品的响应速度和使用体验。

对于正在部署AI的企业来说，类似问题同样存在。企业将模型或Agent接入客服、研发、运营等业务后，投入不能只停留在购买模型服务或开发应用界面，还需要考虑数据接口、权限管理、任务监控、故障恢复和效果评估。

企业组建AI团队时，也不一定都要从训练模型开始。如果主要目标是把现有模型接入自身业务，能够打通数据和流程、维护后台系统并检查AI输出的工程人才，可能更贴近实际需求。

因此，此次招聘不能简单解读为DeepSeek从模型研究全面转向工程应用，但它释放了一个明确信号，随着AI应用规模扩大，支撑模型和Agent稳定运行的工程能力正成为投入重点。相关岗位的实际招聘及到岗情况，以及新增人员对DeepSeek技术迭代与产品服务的影响，仍有待后续观察。

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