ডিপসিক ১৫০ জন ইঞ্জিনিয়ার নিয়োগ করেছে, যারা ব্যাকএন্ড এবং এজেন্ট ডেভেলপমেন্টে ফোকাস করবেন

DeepSeek একসাথে ১৫০ জনকে নিয়োগ দিল!

তাদের মোট কেবল 300-500 জনের স্কেল, এটা বড় কিছু করার ইশারা।

এবং এই 150টি HC কোনো AI গবেষণা দিকে নয়, সম্পূর্ণরূপে দুটি পদে কেন্দ্রীভূত: সার্ভার-সাইড ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ার, এজেন্ট ইলাস্টিক কম্পিউটিং রিসার্চ ইঞ্জিনিয়ার, যা 2 থেকে 10 বছর অভিজ্ঞতাসম্পন্ন অভিজ্ঞ ব্যাকএন্ড ডেভেলপারদের জন্য।

পরিচালক কুয়ান তিয়ানই ব্যাখ্যা করেন যে, আকার বড় হলে জটিলতা তৈরি হয়, আবার জটিলতা আকার বাড়ানোর প্রয়োজনীয়তা তৈরি করে।

এটা... দলের সংখ্যার স্কেলিং ল হচ্ছে?

এই এজেন্ট এলাস্টিক কম্পিউটিং গবেষণা ও উন্নয়ন ইঞ্জিনিয়ারটি দুটি দিকে বিভক্ত: প্ল্যাটফর্ম ডেভেলপমেন্ট এবং লোয়ার-লেভেল সিস্টেম।

এই প্ল্যাটফর্মটি এজেন্টদের জন্য কাস্টমাইজড এলাস্টিক কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম DSec ( DeepSeek ইলাস্টিক কম্পিউট (Elastic Compute), যা সাম্প্রতিক ঘোষণায় DeepSeek -V4 টেকনিক্যাল রিপোর্টে প্রথমবারের মতো প্রকাশিত।

পেপারের বর্ণনা অনুযায়ী, DSec তিনটি Rust উপাদান দ্বারা গঠিত: API গেটওয়ে Apiserver, প্রতিটি হোস্টের উপর Edge প্রক্সি, এবং ক্লাস্টার মনিটরিং Watcher, যারা নিজস্ব তৈরি RPC প্রোটোকলের মাধ্যমে সংযুক্ত এবং চলমান DeepSeek 3FS ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেমের উপর স্ব-উন্নয়নকৃত।

চাকরির বিজ্ঞপ্তিগুলি পরবর্তী প্রকৌশল বিস্তারের পরিকল্পনা প্রকাশ করে।

সুসংগঠিত এবং দক্ষতা বাড়ানোর জন্য, DSec-কে অপারেটিং সিস্টেম থেকে ভার্চুয়াল মেশিন, তারপর বিভিন্ন নেটওয়ার্ক এবং স্টোরেজ, এবং শেষ পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার স্কেডিউলিং এবং কন্ট্রোল প্লেন সার্ভিসগুলির মধ্যে সম্পূর্ণ সিস্টেম স্ট্যাক পরিবর্তন করতে হবে।

এই প্রকল্পে অনেক কিছু আগের কেউ করেননি, তাই কোনো প্রস্তুত উত্তর কপি করার মতো নেই।

প্ল্যাটফর্ম ডেভেলপমেন্ট এবং মেইনটেন্যান্সের দিকটি পণ্য এবং ডেভেলপমেন্টের সংমিশ্রণের মতো, যেখানে প্রয়োজনীয়তা বুঝতে এবং সিস্টেমের ডিজাইন, ডেভেলপমেন্ট এবং মেইনটেন্যান্স করতে হবে।

নিচের লেয়ার অপ্টিমাইজেশন এবং কঠিন সমস্যার সমাধান করা যদি কোনো অপারেটিং সিস্টেম কম্পোনেন্টের পারফরম্যান্সকে SOTA-এ পৌঁছায় বা সরাসরি হার্ডওয়্যারের সীমানা পর্যন্ত চাপ দেয়, তবে তা একটি প্লাস পয়েন্ট।

শেষ বাক্যটি "আপনার কাজ সরাসরি এজেন্ট মডেল প্রশিক্ষণের বৈচিত্র্য এবং দক্ষতা নির্ধারণ করে" শুধু কথা নয়।

কারণ DeepSeek SOTA-এ পৌঁছাবে এবং ওপেন সোর্স করবে, তাহলে শুধু ভবিষ্যতই প্রভাবিত হবে না DeepSeek এটি কেবল এজেন্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার নয়, বরং সম্পূর্ণ শিল্পের।

সার্ভার ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ারদের পক্ষে, ছয়টি দিক মডেল গবেষণা থেকে ব্যবহারকারী-সম্মুখীন সেবা পর্যন্ত সম্পূর্ণ লিঙ্কটি কভার করে:

বড় মডেল গবেষণা প্ল্যাটফর্ম, এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক উপাদান, রিসার্চ ও ডেভেলপমেন্ট দক্ষতা ইনফ্রাস্ট্রাকচার, DeepSeek API, অনলাইন সার্ভিস, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং।

DeepSeek এই দলের মিশনের বর্ণনা হল: বড় মডেল গবেষণার অগ্রগতির সাথে পর্যাপ্ত কাছাকাছি থাকা, যাতে তৈরি করা জিনিসগুলির উপর গবেষণার প্রথম লাইনের থেকে তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়। প্ল্যাটফর্মের বিশ্বস্ততা এবং সহজ ব্যবহারযোগ্যতা সরাসরি বড় মডেল গবেষণার দক্ষতা এবং বুদ্ধিমত্তার সীমানা বৃদ্ধির গতি নির্ধারণ করে।

বড় মডেল গবেষণা প্ল্যাটফর্মের দিকের মূল কাজ হল গবেষণা প্রক্রিয়াকে প্ল্যাটফর্মের সক্ষমতা হিসেবে বিমূর্ত করা, যেখানে “গভীরভাবে গবেষকদের প্রথম সারির কাজের দৃশ্যে প্রবেশ” করা দরকার, চাহিদা প্যাসিভভাবে গ্রহণ না করে সক্রিয়ভাবে সমস্যা শনাক্ত করতে হবে। চূড়ান্ত লক্ষ্য হল “গবেষণা ধারণা উত্থাপন, যাচাই থেকে পুনরাবৃত্তি পর্যন্ত পুরো চক্রকে সংক্ষিপ্ত করা”

এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক উপাদানের দিকটি একটি একীকৃত এজেন্ট সংযোগ এবং চালনা ফ্রেমওয়ার্ক তৈরির দায়িত্ব বহন করে।

একীকৃত CI/CD সিস্টেম, অবজারভেবিলিটি এবং অ্যালার্ম সিস্টেম, বড় পরিমাণের ডেটা ক্লাস্টারের মধ্যে প্রবাহ এবং গভীর ব্যবস্থাপনা, অপারেশন অটোমেশন ইত্যাদির দায়িত্ব কভার করে এবং স্পষ্টভাবে “অটোমেটিক ডায়াগনস্টিক্স এবং RCA-এ Agent-এর প্রয়োগ অনুসন্ধান” করার প্রস্তাব রাখে।

বাহ্যিক ব্যবহারকারীদের জন্য দুটি দিক সরাসরি পরিষেবা প্রদান করে DeepSeek এর পণ্য।

DeepSeek API দিকটিকে “অতি-বৃহৎ API সেবা চ্যালেঞ্জ” মোকাবেলা করতে হবে, যা অগ্রণী মডেলের গবেষণা ফলাফলগুলিকে স্থিতিশীল এবং দক্ষ API এর মাধ্যমে বিশ্বব্যাপী ডেভেলপারদের এবং বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দেবে এবং অভ্যন্তরীণ ইনফারেন্স ফ্রেমওয়ার্কের সাথে একসাথে উন্নতি ঘটাবে।

অনলাইন সেবা দিকটির জন্য কয়েক কোটি দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারীর স্কেলের জন্য বড় মডেল অ্যাপ্লিকেশনের আর্কিটেকচার ডিজাইন এবং নিরন্তর আপডেট প্রয়োজন।

শেষ পর্যন্ত, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং দিকটি মডেল ট্রেনিং থেকে অনলাইন সার্ভিস পর্যন্ত সমস্ত ধাপকে সমর্থন করে, যার টেকনোলজি স্ট্যাকে Spark, Flink, Kafka, ClickHouse, Iceberg ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে; প্রার্থীদের বিন্দু লগ থেকে ব্যবসায়িক মেট্রিক্স পর্যন্ত সম্পূর্ণ লিঙ্কড ডেটা মডেলিং স্বাধীনভাবে সম্পন্ন করতে হবে।

এই কয়েকটি দিকের দায়িত্বগুলি একসাথে দেখলে, এগুলি একটি সম্পূর্ণ লিঙ্ক নির্দেশ করে: মডেলটি স্যান্ডবক্স পরিবেশে কাজ সম্পাদন করে, প্ল্যাটফর্মটি অপারেশনের প্রক্রিয়া এবং ফলাফল রেকর্ড করে, যা প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন ডেটা তৈরি করে, এবং ডেটাটি আবার মডেলটিকে উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়।

সমস্ত গবেষণা-সংক্রান্ত পদে একই বিষয়টি জোর দিয়ে বলা হয়: ইঞ্জিনিয়ারদের গবেষকদের প্রতিদিনের কাজের পরিবেশে গভীরভাবে অংশগ্রহণ করতে হবে, সমস্যাগুলি সক্রিয়ভাবে শনাক্ত করতে হবে এবং সমাধানগুলিকে সংজ্ঞায়িত থেকে বাস্তবায়ন পর্যন্ত এগিয়ে নিতে হবে, শুধুমাত্র প্রয়োজনীয়তা গ্রহণ এবং প্রদানের সীমার মধ্যে থাকবেন না।

চাকরির বিজ্ঞপ্তিটি আদর্শ প্রার্থীকে চিত্রিত করতে একটি পুরো অনুচ্ছেদ ব্যবহার করেছে, DeepSeek যারা দৈনিক কাজে এজেন্ট ব্যবহার করে ডেভেলপমেন্ট করছেন, তাদেরকেই আমরা আশা করি নিয়োগ করব।

একটি প্রয়োজনীয়তা হল সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য AI Agent টুলগুলি দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা, যাতে AI-এর সহায়তায় প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতা ছাড়াই গুণগতভাবে নিশ্চিত কোড লেখা যায়।

আবার চাওয়া হয়েছে “যখন এজেন্ট সমস্যাপূর্ণ সমাধান প্রদান করে, তখন আপনি সক্ষম হবেন তা সূক্ষ্মভাবে শনাক্ত করতে এবং সময়মতো হস্তক্ষেপ করতে”।

এই এজেন্ট যুগে, নির্দিষ্ট ভাষা, টুলসের ব্যবহারের অভিজ্ঞতা বা একটি নির্দিষ্ট ধরনের প্রকল্প করার গুরুত্ব কমে যাচ্ছে।

ডেভেলপমেন্ট এখন “আমি জানি কিভাবে করতে হয়” থেকে “আমি জানি কী জিজ্ঞাসা করতে হবে, কোথায় ভুল হতে পারে, এবং কিভাবে প্রমাণ করতে হবে যে এটি সঠিক”-এর দিকে যাচ্ছে।

রেফারেন্স লিঙ্ক:

[1]https://x.com/tianyi/status/2096975270578139273?s=20

[2]https://app.mokahr.com/social-recruitment/

এই লেখাটি ওয়েইচ্যান গ্রুপ "Quantum Bit" থেকে এসেছে, লেখক: মেং চেন