## DeepSeek 招聘团队打造 Agentic AI，对标 Claude Code
DeepSeek 发布了 17 个职位，全力聚焦于开发 Agentic AI。这些职位包括代理深度学习算法研究员、代理数据评估专家以及基础设施工程师。应聘者必须具备将 DeepSeek 模型应用于搜索场景、内容生成、多模态处理和代理任务的经验。要求强调对强化学习 (RL) 技术的深入理解，即模型通过分析行动结果来调整策略。
职位描述中的关键重点——超越 Anthropic 的 Claude Code 和 Cursor。这表明直接与 AI 编码工具的市场领导者展开竞争。
中国 Agentic AI 开发的背景
此次招聘恰逢中国对代理系统兴趣日益高涨之际。开源 AI 代理 OpenClaw 正在集成到 WeChat 和其他即时通讯应用中，推动大规模采用。该国有超过 6 亿用户已在使用生成式 AI。主要公司——腾讯、阿里巴巴、百度、字节跳动——正积极推出基于 OpenClaw 的产品。
DeepSeek 正从基础模型转向成熟的代理产品，并将其集成到实际应用中。这是扩展 RL 和代理架构专业知识的逻辑步骤。
- 招聘关键职位：
- 代理深度学习算法研究员。
- 代理数据评估与标注专家。
- 代理基础设施工程师。
- RLHF 专家（Reinforcement Learning from Human Feedback，来自人类反馈的强化学习）。
- 技术要求：
- 在代理场景中使用 DeepSeek 模型的经验。
- RL 技术知识，用于迭代改进代理。
- 竞争对手分析：Claude Code、Cursor。
DeepSeek V4 的并行开发
公司并未止步于代理：预计将发布 DeepSeek V4，针对编码和长上下文进行了优化。该模型使用华为和寒武纪芯片训练，无需 Nvidia。这增强了摆脱西方技术的独立性。
DeepSeek 正在构建全栈：从硬件到代理工具。基于国产芯片的基础设施允许扩展模型训练，针对代理任务优化，这些任务对长序列的高效性要求极高。
重要要点
- DeepSeek 聚焦 17 个 Agentic AI 专业职位，明确目标超越 Claude Code 和 Cursor。
- 中国代理系统增长：OpenClaw 集成到即时通讯应用中，服务于超过 6 亿用户。
- DeepSeek V4——首款基于华为/寒武纪芯片的模型，针对编码和长上下文优化。
- 战略：从硬件到代理的全栈布局，强调 RL 并独立于 Nvidia。
- 对开发者：职位要求深入掌握 DeepSeek 模型背景下的 RL 知识。
— Editorial Team
暂无评论。