Zusammenfassung:
DeepSeeks Talenterweiterung geht weiter, aber die Waffe hat ihre Richtung geändert. Am 8. September startete DeepSeek eine neue Rekrutierungsrunde und plant die Einstellung von etwa 150 Ingenieuren. Die Positionen konzentrieren sich alle auf zwei Richtungen: Server-Entwicklungsingenieure und Agent-Elastic-Computing-F&E-Ingenieure. Der Fokus liegt auf erfahrenen Backend-Ingenieuren mit 2 bis 10 Jahren Erfahrung. Es gibt keine KI-Forschungsstellen.
Dies ist DeepSeeks zweite groß angelegte Rekrutierung in mehr als zwei Monaten. Am 25. Juni gab DeepSeek auf seinem offiziellen öffentlichen Konto bekannt, dass „es mit der Entwicklung der Technologie hart daran arbeitet, die Größe aller Abteilungen mindestens zu verdoppeln“ und eröffnete gleichzeitig insgesamt 33 Stellen in 7 Kategorien, die Peking und Hangzhou abdecken.
Anders als bei der letzten umfassenden Rekrutierungserweiterung sind die 150 neu besetzten Stellen dieses Mal gezielt auf die Bereiche Technik und Infrastruktur ausgerichtet.
Die Verschiebung der Rekrutierungsnachfrage spiegelt wider, dass dieses große Modellunternehmen, das als „klein, aber leistungsstark“ bekannt ist, seinen Wettbewerbsschwerpunkt von der Modellforschung selbst auf das Infrastruktur-Wettrüsten im Agentenzeitalter verlagert.
(Das Bild zeigt die von der offiziellen Website von DeepSeek veröffentlichten Rekrutierungsinformationen)
150 Personen setzen alle auf Ingenieurspositionen, und DeepSeek ergänzt den Kurs „Complexity“
Aus Sicht der Stellenstruktur ist die Rekrutierung von DeepSeek äußerst zielgerichtet.
Serverseitige Entwicklungsingenieure sind in sechs Richtungen unterteilt: große Modellforschungsplattform, Agent-Framework-Komponenten, Infrastruktur für F&E-Effizienz, DeepSeek-API, Online-Dienste und Datentechnik, die die gesamte Verbindung von der Modellforschung bis zu benutzerorientierten Diensten abdecken. Unter anderem muss die Online-Service-Richtung den Entwurf einer Anwendungsarchitektur mit großen Modellen mit einer Größenordnung von „zig Millionen täglich aktiven Benutzern“ unterstützen, und die API-Richtung muss die „sehr große API-Service-Herausforderung“ bewältigen.
Forschungs- und Entwicklungsingenieure für Agent Elastic Computing sind in zwei Richtungen unterteilt: Plattformentwicklung und zugrunde liegende Systeme. In den Rekrutierungsinformationen heißt es unverblümt, dass der Bonuspunkt für die untere Richtung „die Möglichkeit ist, die Leistung bestimmter Betriebssystemkomponenten auf SOTA zu drücken oder sie einfach direkt an die Hardwaregrenze zu bringen“.
In Bezug auf die Logik der Rekrutierungsausweitung erklärte Cui Tianyi, der Leiter des DeepSeek Harness-Teams, ganz klar:
„Großer Maßstab schafft Komplexität, und Komplexität erfordert wiederum eine Vergrößerung des Maßstabs.“ Bereits am 21. Juni veröffentlichte Cui Tianyi auf der sozialen Plattform, dass das Team „eine hohe Arbeitsbelastung hat und es sehr an Leuten mangelt“ und „jeden Tag Vorstellungsgespräche führt und an verschiedenen Orten kleine Anzeigen aufgibt“.
Es ist erwähnenswert, dass sich die Beschäftigungsstandards geändert haben. DeepSeek war in der Vergangenheit dafür bekannt, junge Forscher und frischgebackene Absolventen zu rekrutieren, aber dieses Mal hat es sich eindeutig an leitende Ingenieure mit 2 bis 10 Jahren Erfahrung gewandt, um „sofortige Kampfkraft“ zu erlangen. In den Rekrutierungsinformationen wird außerdem verlangt, dass die Kandidaten „in der Verwendung von KI-Agent-Tools für die Softwareentwicklung geübt sind“ und „wenn der Agent problematische Lösungen bereitstellt, können Sie sich dessen bewusst sein und rechtzeitig eingreifen.“
Ein Headhunter, der die KI-Branche seit langem beobachtet, sagte Reportern:
Diese Erfahrungsschwelle bedeutet, dass sich die Positionierung von Kandidaten durch DeepSeek von „Trainingszielen“ zu „Plug-and-Play-Rückgraten“ geändert hat. „Im Bereich der Agenten-Infrastruktur, wo es keinen ausgereiften Talentpool gibt, sind Back-End-Ingenieure mit 2 bis 10 Jahren Erfahrung zufällig der Mangelware auf dem Markt.“
DSec hat sich von einem Papierprojekt zu einem groß angelegten Engineering entwickelt, und die Agenteninfrastruktur ist zu einem Schlachtfeld für Militärstrategen geworden
Die technische Koordinate dieser Rekrutierung ist DeepSeeks selbst entwickelte Elastic-Computing-Plattform DSec (DeepSeek Elastic Compute).
DSec wurde zum ersten Mal im zuvor veröffentlichten technischen Bericht DeepSeek-V4 öffentlich bekannt gegeben. Es besteht aus drei Rust-Komponenten: API-Gateway (API-Server), Host-Edge-Agent und Cluster-Monitor-Watcher. Die drei sind über das selbst entwickelte RPC-Protokoll miteinander verbunden und laufen auf dem selbst entwickelten verteilten 3FS-Dateisystem von DeepSeek.
Die Rekrutierungsinformationen enthüllten den nächsten Projekterweiterungsplan: „Um die Zuverlässigkeit und Effizienz zu erhöhen, muss DSec den gesamten Systemstapel modifizieren: vom Betriebssystem über virtuelle Maschinen, Netzwerke und Speicher auf allen Ebenen bis hin zur Planung und Verwaltung der Anwendungsebene sowie zu den Diensten der Steuerungsebene.“ DeepSeek gab auch offen zu: „Viele Dinge in diesem Projekt wurden noch nie zuvor gemacht, und es gibt keine vorgefertigten Antworten, die man kopieren könnte.“
Ein weiterer Satz in dieser Rekrutierungsbotschaft ist ebenso faszinierend: „Ihre Arbeit bestimmt direkt die Vielfalt und Effizienz der Ausbildung von Agentenmodellen.“
Aus Sicht der Branche zeigt dies einen vollständigen Zusammenhang von DeepSeek: Das Modell führt Aufgaben in einer Sandbox-Umgebung aus, die Plattform zeichnet den Betriebsprozess und die Ergebnisse auf, bildet Trainings- und Bewertungsdaten und die Daten speisen die Modelliteration zurück. Die Agenteninfrastruktur ist kein Hilfswerkzeug mehr, sondern eine Produktionsverbindung, die direkt in die Entwicklung der Modellfunktionen eingebettet ist.
Ein leitender Ingenieur in der Cloud-Computing-Branche analysierte gegenüber Reportern, dass es in der ersten Hälfte des Wettbewerbs um große Modelle um Algorithmen und Rechenleistung geht, während es in der zweiten Hälfte um die Fähigkeit geht, das Modell in eine reale Aufgabenumgebung zu integrieren. „Hinter der Implementierung des Agenten steht ein vollständiger Satz an Systemtechnik wie elastische Planung, Sandbox-Isolierung und Daten-Reflow. Dies ist genau die Heimat traditioneller Back-End-Ingenieure und es ist auch die zugrunde liegende Logik hinter der Rekrutierung aller Ingenieurpositionen durch DeepSeek.“
Der Wettbewerb um Talente ist hart und technische Fähigkeiten könnten in der nächsten Phase der Gewinner sein
DeepSeeks intensiver Rekrutierungsausbau erfolgt vor dem Hintergrund, dass sich der Kampf um KI-Talente weiter verschärft.
Der von Maimai veröffentlichte New Economy Talent Report zeigt, dass die Zahl der Arbeitsplätze im KI-Bereich von Januar bis April 2026 um das 8,7-Fache gestiegen ist und 22,03 % der gesamten Arbeitsplätze in der New Economy ausmacht (von etwa 2,78 %). Die KI-Durchdringungsrate neu geschaffener Arbeitsplätze in Peking erreicht 30,17 %, was 3 von 10 neu geschaffenen Arbeitsplätzen entspricht.
Die andere Seite der Expansion ist der Abwanderungsdruck. Unvollständigen Statistiken zufolge haben von der zweiten Hälfte des Jahres 2025 bis zur ersten Hälfte des Jahres 2026 mindestens fünf Kern-F&E-Mitglieder von DeepSeek ihren Rücktritt bestätigt: DeepSeek-R1-Kernforscher Guo Daya trat Byte Seed, der ersten Generation großer Sprachmodelle, bei. und Ruan Chong, Hauptmitarbeiter bei multimodalen Erfolgen, schloss sich Yuanrong Qixing an.
In Bezug auf Nahrung und Gras ist DeepSeek kein Mangel. Öffentlichen Berichten zufolge hat DeepSeek kürzlich eine Finanzierung in Höhe von 51 Milliarden Yuan abgeschlossen; Die im Juni vom Hurun Research Institute veröffentlichte Liste zeigte, dass DeepSeek mit einer Bewertung von 340 Milliarden Yuan zum ersten Mal als globales Einhorn aufgeführt wurde und damit den ersten Platz unter den neuen Unternehmen auf der Liste einnahm. Auf der Rekrutierungsplattform implementiert DeepSeek ein 14-Gehaltssystem. Die monatliche Gehaltsspanne für Full-Stack-Ingenieure für große Modelle liegt zwischen 40.000 und 70.000 Yuan, und die monatlichen Gehälter für Deep-Learning-F&E-Ingenieure können zwischen 60.000 und 90.000 Yuan liegen.
Was die Auswirkungen dieser Erweiterung auf die Branche angeht, glauben die oben genannten Headhunter, dass die Tiefe der Technik und der Infrastruktur zu den Schlüsselvariablen für die Vergrößerung der Kluft werden wird, wenn sich die Modellfähigkeiten allmählich annähern. „Wer die Betriebsumgebung des Agenten SOTA und Open Source gestalten kann, wird in der Lage sein, Industriestandards zu definieren – DeepSeek hat diesen Weg in der Vergangenheit an Modellen verifiziert und möchte ihn nun bei der Infrastruktur erneut beschreiten.“
Von der umfassenden Verdoppelung im Juni bis zur genauen Erhöhung der Investitionen im September war der organisatorische Ausbauplan von DeepSeek klar: Die Forschungsseite wird schlank bleiben und die technische Seite wird ihre Truppen deutlich verstärken. Dieser Wettbewerb um 150 leitende Ingenieure ist möglicherweise erst der Anfang des Infrastruktur-Wettrüstens in der Agenten-Ära.
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