要約:
「小規模なチームと高い人材密度」で知られる DeepSeek は、エンジニアリング人材を大規模に採用し始めました。 9月7日の夜、DeepSeek Harnessチームのリーダー、Cui Tianyi氏はソーシャルプラットフォームで公募を行い、一度に約150の枠を解放した。同氏は、これは「150人のHCに対する前例のない採用需要」であり、同社は現在「対処すべき多くの新しい方向性、新しいシステム、新しいニーズ」を抱えていると述べた。
Cui Tianyi の投稿のスクリーンショット
2 日後、DeepSeek は Flash シリーズ API の価格引き下げを発表し、キャッシュ ヒットの入力価格が最大 60% 下がりました。今回の募集は、価格変動と比較して、DeepSeek の事業規模拡大に伴う変化をより反映したものとなっております。
150 か所がエンジニアリング職に集中
この採用ラウンドは、2 ～ 10 年の実務経験を持つ上級エンジニアに焦点を当てています。新卒者や勤続2年未満の応募者も受け入れます。勤務地は主に北京ですが、一部のポジションは杭州でも選択可能です。
ポジションは主に、サーバー開発とエージェント エラスティック コンピューティングの 2 つのシーケンスに分かれています。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 つの方向をカバーします。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、プラットフォームの開発とメンテナンス、基盤となるチューニングと攻撃の 2 つの方向に分かれています。
これは、DeepSeek にとってここ 2 か月以上で 2 回目の大規模な登録拡大です。同社は6月25日、全部門の規模を「少なくとも2倍にする」ことを提案し、フルスタック開発とアルゴリズム、AIコアシステムの研究開発、運用保守、製品、モデルデータ戦略、ディープラーニング研究、機能部門など複数のカテゴリーを募集することを提案した。
6月の総合採用と比較すると、今回の約150名はバックエンドシステム、API、エージェントインフラが中心で、モデル研究職は存在しない。
より正確に言うと、これはエンジニアリング システム用の特別な拡張です。
スタッフの経験要件も変更されました。 DeepSeekはこれまで新卒者や若手研究者を多数採用していることで知られている。 Liang Wenfeng 氏は以前、同社の中核技術職のほとんどは新卒者か、勤務経験が 1 ～ 2 年の従業員によって占められていると述べました。今回の募集は経験2年～10年のシニアエンジニアを中心に行っております。
Cui Tianyi explained that the "volume" currently faced by DeepSeek is rapidly increasing, including the amount of data, the number of machines and containers, training and evaluation tasks, Agent environment, users and request volume. As the scale increases, the system complexity will also increase significantly. The original back-end system may not be able to continue to meet the needs, so it needs to be upgraded, maintained or even rewritten.
採用情報では、DeepSeek のエージェント 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 が、次世代モデルの反復を促進するために「数千のサンドボックス環境」をホストしていることも明らかになりました。エージェントがタスクを実行するときは、通常、モデルとツールを複数回呼び出す必要があり、コンピューティング、ストレージ、およびオペレーティング環境を占有し続ける必要があります。タスクが増加するにつれて、リソースのスケジューリング、環境の分離、障害回復、同時実行の安定性が特有のエンジニアリング上の問題になります。
Pangu Think Tank の上級研究員 Jiang Han 氏は、今回の採用拡大は DeepSeek がモデル研究に重点を置いた起業家段階から、ユーザーリクエストの同時処理、計算能力のスケジューリング、複雑なシステム構築を必要とする新たな段階に移行していることを示していると Caiwen に語った。新しい人員はバックエンド インフラストラクチャとエージェント プラットフォームの機能を補うことができますが、急速な拡大によって元の小規模チームのコラボレーション効率が低下し、組織の管理と実行に高い要件が課される可能性があります。
今回の値下げは、8月の値上げ後の一部修正となります
DeepSeekは9月9日、9月10日12時よりFlashシリーズAPIの価格を改定すると発表した。
アイドル期間中、100 万トークンあたりのキャッシュ ヒット入力価格は 0.05 元から 0.02 元に低下し、60% 下落しました。キャッシュミス入力の価格は 1.5 元から 1 元に低下し、約 33% 下落しました。生産価格は4.5元から4元に下落し、約11％下落した。平日の9時から12時、14時から18時はやはりピーク時間帯であり、料金はアイドル時間の2倍になります。土日は終日アイドル期間料金が適用されます。
The "up to 60% price reduction" only applies to cache hit input, and does not mean that the comprehensive call cost for all users will be reduced by 60%.実際の減少量は、キャッシュ ヒット率、入力トークンと出力トークンの比率、呼び出し期間によって異なります。
この価格調整は、DeepSeek の最後の価格引き上げから 1 か月も経たないうちに行われました。 Compared with before the price increase in August, after this adjustment, the idle price of Flash cache hit and miss inputs has basically returned to the previous level, but the output price still rose from 2 yuan per million Tokens to 4 yuan.
In Jiang Han's view, DeepSeek's recent price adjustment is not just a price reduction in the general sense, but also takes into account the need to adjust computing power. Maintaining higher prices during peak hours on weekdays and lower prices on weekends and other idle periods can guide some tasks that do not require high timeliness to run at off-peak hours and improve the utilization efficiency of computing resources. DeepSeek が 8 月にピークとバレーの価格設定を開始したとき、この措置はリソースをより合理的に割り当てるためであるとも述べました。
価格調整の前日に、DeepSeek は V4.1 Flash 中間バージョンのテストも開始しました。関係者は、このバージョンの方が高機能で高速かつ低コストであると述べています。しかし、同社は新バージョンが今回の価格引き下げに直接関係しているかどうかについては説明しておらず、価格調整の主な理由がモデル効率の向上、市場競争、または需要の変化によるものであることも明らかにしていない。
エンジニアリング能力が新たなテストとなる
この拡張は、DeepSeek が V4 Flash、V4 Pro、Harness を連続的に更新した後に発生しました。モデル開発、エージェント環境、オンライン リクエストの増加に伴い、企業が維持する必要があるシステムには、モデル自体だけでなく、研究プラットフォーム、API、データ エンジニアリング、サンドボックス、エラスティック コンピューティングも含まれます。
Jiang Han 氏は、DeepSeek の注目に値する現在の変更には、単一モデル機能の反復だけでなく、バックエンド インフラストラクチャとエージェント プラットフォームの構築も含まれていると考えています。 After the enrollment expansion, whether the engineering capabilities can keep up with the increase in task volume and system complexity, and ultimately translate into stable and cost-effective service capabilities, will be the next stage of the test.
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