要約:
DeepSeek の人材拡大は続いていますが、方向性は変わりました。 DeepSeekは9月8日、新たな採用活動を開始し、約150人のエンジニアを採用する予定だ。ポジションはすべて、サーバー開発エンジニアとエージェント エラスティック コンピューティングの研究開発エンジニアの 2 つの方向に集中しています。 2 ～ 10 年の経験を持つ上級バックエンド エンジニアに焦点を当てています。 AI研究職は存在しない。
これは、DeepSeek にとってここ 2 か月以上で 2 回目の大規模採用です。ディープシークは6月25日、公式公開アカウントで「テクノロジーの進化に伴い、全部門の規模を少なくとも2倍にするよう努力している」と発表し、北京と杭州をカバーする7カテゴリーの合計33のポジションを一度に募集した。
前回の包括的な採用拡大とは異なり、今回採用された 150 のポジションはまさにエンジニアリングとインフラストラクチャに焦点を当てています。
採用需要の変化は、「小規模だが強力」として知られるこの大規模モデル会社が競争の焦点をモデル研究そのものからエージェント時代のインフラストラクチャー軍拡競争に移していることを反映しています。
(画像は DeepSeek 公式 Web サイトが公開している採用情報です)
150 人全員がエンジニアリング職に賭け、DeepSeek が「複雑さ」のコースを補完しています
職務構造の観点から見ると、DeepSeek の採用は非常に的を絞ったものになっています。
サーバーサイド開発エンジニアは、大規模モデル研究プラットフォーム、エージェント フレームワーク コンポーネント、研究開発効率化インフラストラクチャ、DeepSeek API、オンライン サービス、データ エンジニアリングの 6 つの方向に分かれており、モデル研究からユーザー指向のサービスまでの完全なリンクをカバーしています。その中で、オンライン サービスの方向性は「毎日数千万人のアクティブ ユーザー」規模の大規模モデル アプリケーション アーキテクチャの設計をサポートする必要があり、API 方向性は「非常に大規模な API サービスの課題」に対処する必要があります。
エージェント エラスティック コンピューティングの研究開発エンジニアは、プラットフォーム開発と基盤システムの 2 つの方向に分かれています。採用情報には、下位方向のボーナス ポイントは「特定のオペレーティング システム コンポーネントのパフォーマンスを SOTA に絞り込む、または単純にハードウェアの限界まで直接押し上げる能力」であると率直に記載されています。
採用拡大のロジックについて、DeepSeek Harness チームのリーダー、Cui Tianyi 氏は非常に率直に説明しました。
「規模が大きいと複雑さが生まれ、複雑さによって規模の拡大が必要になります。」崔天儀氏は6月21日の時点でソーシャルプラットフォームに、チームは「仕事量が多く、人員が非常に不足している」「毎日面接を受けており、さまざまな場所に小さな広告を掲載している」と投稿した。
雇用基準の変化に注目する価値があります。 DeepSeekはこれまでも若手研究者や新卒採用を行ってきたことで知られているが、今回は「即戦力」を掴むために歴2～10年の上級エンジニアを明確にターゲットにしている。求人情報ではまた、候補者に「ソフトウェア開発のための AI エージェント ツールの使用に習熟している」ことと、「エージェントが問題の解決策を提供する場合、鋭敏に認識してタイムリーに介入できる」ことも求められています。
AI 業界を長年観察してきたあるヘッドハンターは記者団に対し、
この経験の閾値は、DeepSeek の候補者の位置付けが「トレーニング対象」から「プラグアンドプレイのバックボーン」に変わったことを意味すると語った。 「成熟した人材プールが存在しないエージェント インフラストラクチャの分野では、2 ～ 10 年の経験を持つバックエンド エンジニアが市場で最も不足しています。」
DSec は論文から大規模エンジニアリングに移行し、エージェントのインフラストラクチャは軍事戦略家にとって戦場となっています
この募集の技術コーディネートは、DeepSeek が自社開発したエラスティック コンピューティング プラットフォーム DSec (DeepSeek Elastic Compute) です。
DSec は、以前にリリースされた DeepSeek-V4 技術レポートで初めて公開されました。これは、API ゲートウェイ (API サーバー)、ホスト エッジ エージェント、クラスター モニター ウォッチャーの 3 つの Rust コンポーネントで構成されます。これら 3 つは自社開発の RPC プロトコルを通じて相互接続され、DeepSeek の自社開発 3FS 分散ファイル システム上で実行されます。
採用情報では、次のプロジェクト拡張計画が明らかになりました。「信頼性と効率を高めるために、DSec は、オペレーティング システムから仮想マシン、あらゆるレベルのネットワークとストレージ、アプリケーション層のスケジューリングと管理、コントロール プレーン サービスに至るまで、システム スタック全体を変更する必要があります。」 DeepSeek も率直に認めました。「このプロジェクトの多くのことはこれまでに行われたことがなく、模倣できる既製の答えはありません。」
この募集メッセージのもう 1 つの文も同様に興味深いものです。「あなたの仕事は、エージェント モデルのトレーニングの多様性と効率を直接決定します。」
業界の観点から見ると、これは DeepSeek の完全なつながりを明らかにします。モデルはサンドボックス環境でタスクを実行し、プラットフォームは操作プロセスと結果を記録し、トレーニング データと評価データを形成し、そのデータはモデルの反復にフィードバックされます。エージェント インフラストラクチャはもはや補助ツールではなく、モデル機能の進化に直接組み込まれた運用リンクです。
クラウド コンピューティング業界の上級エンジニアは、大規模モデルの競争の前半はアルゴリズムとコンピューティング能力に関するものであり、後半はモデルを実際のタスク環境に導入する能力に関するものであると記者団に分析しました。 「エージェントの実装の背後には、エラスティック スケジューリング、サンドボックス分離、データ リフローなどのシステム エンジニアリングの完全なセットがあります。これはまさに従来のバックエンド エンジニアの本拠地であり、DeepSeek がすべてのエンジニアリング ポジションを採用する背後にある基礎的なロジックでもあります。」
人材獲得の競争は熾烈であり、次の段階ではエンジニアリング能力が勝者となる可能性があります
DeepSeek の集中的な採用拡大は、AI 人材戦争が激化し続けていることを背景に行われています。
maimai が発表したニューエコノミー人材レポートによると、2026 年 1 月から 4 月までに AI 分野の仕事の数は 8.7 倍に増加し、ニューエコノミーの仕事全体の約 2.78% から 22.03% を占めました。北京で新たに創出された雇用のAI普及率は30.17%に達し、これは新たに創出される雇用10件中3件に相当する。
拡大のもう一方の側面は、チャーンプレッシャーです。不完全な統計によると、2025年後半から2026年前半にかけて、DeepSeekの少なくとも5人のコア研究開発メンバーが辞任を確認した：DeepSeek-R1コア研究者のGuo Daya氏が大規模言語モデルの第一世代Byte Seedに入社、モデルコア研究者のWang Bingxuan氏がTencent Hunyuanに入社、DeepSeek-V2の主要開発者Luo Fuli氏がXiaomi MiMoに入社、OCRシリーズのモデルコア開発者Wei Haoran氏は Baidu に加わり、マルチモーダル アチーブメントの中心貢献者である Ruan Chong は Yuanrong Qixing に加わりました。
食料と草の点では、DeepSeek には不足はありません。公開報道によると、DeepSeekは最近510億元の資金調達を完了した。胡潤研究所が6月に発表したリストによると、ディープシークは評価額3,400億元で初めて世界的なユニコーン企業として名を連ね、リストの新規企業の中で第1位となった。 DeepSeek は採用プラットフォーム上で 14 給与システムを導入しています。大型モデルのフルスタックエンジニアの月給は4万～7万元、ディープラーニングの研究開発エンジニアの月給は6万～9万元に達することもあります。
この拡大が業界に与える影響については、前述のヘッドハンターたちは、モデルの機能が徐々に収束すると、エンジニアリングとインフラストラクチャの深さがギャップを広げる重要な変数になると考えています。 「エージェントの動作環境を SOTA およびオープンソースにすることができる人は誰でも、業界標準を定義できるでしょう。DeepSeek は過去にモデルでこの道を検証しており、現在はインフラストラクチャでもそれを再び実行したいと考えています。」
6 月の包括的な倍増から 9 月の投資の正確な増加に至るまで、DeepSeek の組織拡大ロードマップは明らかです。研究部門は引き続きスリムであり、エンジニアリング部門は部隊を大幅に増強します。 150 人の上級エンジニアを争うこの競争は、エージェント時代のインフラストラクチャー軍備競争の始まりにすぎないかもしれません。
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