9月8日 ，国产大模型厂商DeepSeek发布最新一轮招聘计划 ，开放约150个招聘名额，重点面向拥有2至10年工作经验的资深工程师 。与6月份全部门扩招的综合招聘不同 ，此次招聘画风突变 ，岗位全部集中在工程落地方向，没有一个AI研究类岗位 。
对于一家长期以“小而精”著称的AI公司而言 ，150人的扩招规模并不算小。根据DeepSeek发布的招聘信息，本次招聘分为两大序列：服务端开发工程师覆盖大模型研究平台、Agent框架组件 、研发效率基建 、DeepSeek API、线上服务 、数据工程六大方向；Agent弹性计算研发工程师则分为平台开发和底层系统两个方向 。
具体来看 ，服务端开发工程师的六个方向完整覆盖了从模型研究支撑到面向用户服务的全链路 。其中，大模型研究平台方向负责为研究团队提供基础设施工具，Agent框架组件方向聚焦于智能体开发框架的搭建 ，研发效率基建方向致力于提升内部研发效率 ，DeepSeekAPI方向负责对外接口的开发与优化，线上服务方向保障用户端服务的稳定运行 ，数据工程方向负责数据处理体系的建设。
而Agent弹性计算研发工程师岗位 ，则对应于不久前在DeepSeek-V4技术报告中首次公开披露的DSec（DeepSeekElasticCompute）弹性计算平台，这是一套专门为Agent任务量身定制的计算调度系统 ，被视为DeepSeek在智能体时代的核心基础设施 。
DeepSeekHarness团队负责人崔添翼解释称 ，计算机领域任何东西规模变大之后，都会产生复杂度上的巨大增加 ，数据量 、机器容器量、训练任务量 、评测任务量 、Agent环境量、用户量 、请求量都在急剧增加 ，此次扩招正是为了应对业务规模快速扩张带来的系统工程挑战 。
其实，这已经是DeepSeek今年以来第二次招人扩张。6月25日 ，公司曾发布“英雄帖 ” ，宣布正致力于将所有部门规模扩大至少一倍，覆盖全栈开发与算法 、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板块，共开放33个岗位类别 ，工作地点包括北京和杭州 。与6月份的综合招聘相比 ，此次150人的专项扩招更具针对性，聚焦于解决当前业务快速增长带来的系统瓶颈 。
公开资料显示 ，2025年初DeepSeek核心团队仅约150人，凭借这支精干的队伍推出了DeepSeek-R1推理模型；到2026年V4模型发布时 ，公司研究与工程团队加上商业合规等职能部门总规模已经超过300人。
而持续的融资为DeepSeek的人才扩张和基础设施建设提供了充足的弹药。今年5月底 ，DeepSeek完成成立以来首轮外部融资，募资总额约500亿元人民币（约合70亿美元） ，投资方包括腾讯、京东 、网易 、宁德时代及多家投资机构 ，创始人梁文锋本人也投入约30亿美元，融资后公司估值突破500亿美元 ，跻身中国估值比较高 的AI企业之列 。
仅一个半月后 ，7月中旬市场再度传出DeepSeek启动第二轮融资的消息，投前估值目标约710亿美元 。无论二轮是否完成，首轮500亿级现金已经足够支撑其在算力、工程人才和数据平台上同时加码。
今年以来 ，DeepSeek在商业化方面明显提速 。6月29日 ，DeepSeek V4正式版上线，同时推出峰谷定价机制 ，高峰时段Pro版输出费用 从6元/百万Token翻倍至12元/百万Token ，首次尝试通过费用 杠杆调节供需 。
8月6日，DeepSeek官方网站 发布通知 ，称计划近期整体上调API服务定价 ，预计涨幅较大。API调用量的持续增长和定价的上调，对系统的稳定性 、并发性 、吞吐量都提出了更高要求 ，也需要更多的工程技术人员来保障服务质量 。
当前 ，国内头部大模型竞争已经从参数、榜单和开源声量，逐步转到API稳定性 、推理成本 、Agent工作流和企业集成 。在行业发展初期 ，算法能力是核心竞争力 ，各家拼的是模型参数、基准测试分数 、推理能力，AI研究员是最稀缺的资源。而当模型能力达到一定水平 、用户规模突破临界点、商业化进入深水区后，系统工程能力的重要性迅速凸显 。这一定程度上改变了大模型公司的人力结构 ，行业正在从技术竞赛的上半场 ，进入工程化与商业化的下半场 。
