DeepSeek contrata 150 engenheiros, com foco em desenvolvimento de backend e agentes

DeepSeek , contratou 150 pessoas de uma só vez!

O que é isso? Eles têm apenas 300 a 500 pessoas no total — isso vai ser um grande movimento.

E esses 150 HC não são para pesquisa em IA; estão todos concentrados em duas funções: Engenheiro de Desenvolvimento de Servidor e Engenheiro de Desenvolvimento de Cálculo Elástico de Agentes, com foco em desenvolvedores sênior de backend com 2 a 10 anos de experiência.

O diretor Cui Tianyi explicou que, à medida que a escala aumenta, a complexidade também aumenta, e essa complexidade, por sua vez, exige um aumento ainda maior da escala.

Is this... the Scaling Law for team size?

Este engenheiro de desenvolvimento de computação elástica para Agent é dividido em duas direções: desenvolvimento de plataforma e sistema de base.

Esta plataforma é uma plataforma de computação elástica personalizada para Agentes, chamada DSec ( DeepSeek Elastic Compute), no recém lançado DeepSeek Divulgado pela primeira vez no relatório técnico V4.

De acordo com a descrição do artigo, o DSec é composto por três componentes em Rust: o API Gateway Apiserver, o Edge Agent em cada host e o monitor de cluster Watcher, que se comunicam por meio de um protocolo RPC desenvolvido internamente e são executados em DeepSeek Sobre o sistema de arquivos distribuído 3FS desenvolvido internamente.

As informações de contratação revelam os planos para a próxima expansão da engenharia.

Para aumentar a confiabilidade e a eficiência, o DSec precisa modificar toda a pilha do sistema: desde o sistema operacional até a máquina virtual, passando por todas as camadas de rede e armazenamento, até os serviços de agendamento e controle na camada de aplicação.

Este projeto envolve muitas coisas que ninguém fez antes, sem respostas prontas para copiar.

Direção de desenvolvimento e manutenção da plataforma, algo semelhante à combinação de produto e desenvolvimento, exigindo participação na compreensão das necessidades e também a responsabilidade direta pelo design, desenvolvimento e manutenção do sistema.

A otimização e resolução de problemas mais avançadas na camada inferior, capazes de “extrair o desempenho até o SOTA de certos componentes do sistema operacional ou diretamente atingir os limites do hardware”, são pontos adicionais.

Esta última frase, “Seu trabalho determina diretamente a diversidade e a eficiência do treinamento do modelo Agent”, não é apenas um discurso vazio.

porque DeepSeek Faremos o SOTA e depois abriremos o código, então o impacto não será apenas no futuro DeepSeek A infraestrutura do agente, mas sim de toda a indústria.

Na equipe de desenvolvimento de servidor, seis áreas cobrem toda a cadeia, desde a pesquisa de modelos até serviços voltados ao usuário:

Direções de plataforma de pesquisa de grandes modelos, componentes de framework de Agent, infraestrutura de eficiência de desenvolvimento, DeepSeek API, direções de serviço online, direções de engenharia de dados.

DeepSeek A descrição da missão da equipe é: estar suficientemente próximo da vanguarda da pesquisa em grandes modelos, para que o que for desenvolvido receba feedback imediato da linha de pesquisa. A confiabilidade e usabilidade da plataforma determinam diretamente a eficiência da pesquisa em grandes modelos e a velocidade com que o limite da inteligência é elevado.

A tarefa central da plataforma de pesquisa de grandes modelos é abstrair o processo de pesquisa como capacidades da plataforma, exigindo “mergulhar nos cenários de trabalho dos pesquisadores” e identificar problemas proativamente, em vez de apenas responder passivamente a demandas. O objetivo final é “reduzir o ciclo de vida das ideias de pesquisa, desde a proposta, validação até iteração”.

A equipe responsável pelo componente do framework Agent está encarregada de construir um framework unificado para integração e execução de Agentes.

As responsabilidades no eixo de infraestrutura de eficiência de desenvolvimento abrangem um sistema CI/CD unificado, sistemas de observabilidade e alertas, fluxo e governança de grandes volumes de dados entre clusters, automação de operações, e explicitamente propõem "explorar a aplicação de Agentes em diagnóstico automático e RCA".

Dois direcionamentos para usuários externos servem diretamente DeepSeek do produto.

DeepSeek O direcionamento da API precisa enfrentar os desafios de serviços API em escala massiva, entregando resultados de pesquisa de modelos de ponta por meio de APIs estáveis e eficientes para desenvolvedores globais e milhões de usuários, evoluindo conjuntamente com o framework interno de inferência.

The online service direction requires architectural design and continuous iteration to support large model applications at a scale of tens of millions of daily active users.

Por fim, a área de engenharia de dados atende a todos os estágios, desde o treinamento do modelo até o serviço online, com tecnologias como Spark, Flink, Kafka, ClickHouse e Iceberg, exigindo que os candidatos consigam realizar independentemente a modelagem de dados de ponta a ponta, desde logs de rastreamento até métricas de negócio.

Ao conectar as responsabilidades dessas áreas, elas formam uma cadeia completa: o modelo executa tarefas em um ambiente de sandbox, a plataforma registra as operações e resultados, gerando dados de treinamento e avaliação, que são então utilizados para aprimorar o modelo.

Todos os cargos relacionados à pesquisa enfatizam a mesma coisa: os engenheiros devem “se envolver diretamente no cenário de trabalho dos pesquisadores”, identificar proativamente problemas e impulsionar a solução da definição à implementação, em vez de apenas receber e entregar requisitos.

A vaga de emprego dedicou um parágrafo inteiro para descrever o candidato ideal, DeepSeek Os engenheiros que esperamos contratar já utilizam Agentes profundamente em seu trabalho diário.

Uma das exigências é "dominar o uso de ferramentas de AI Agent para desenvolvimento de software e, com auxílio da IA, conseguir escrever código com garantia de qualidade em áreas sem experiência direta".

Também exige que, quando o agente fornecer uma solução problemática, você consiga identificar com precisão e intervir oportunamente.

Nesta era de Agentes, a importância da experiência com idiomas específicos, ferramentas ou até mesmo a realização de certos tipos de projetos está diminuindo.

O desenvolvimento está passando de “sei como fazer” para “sei quais perguntas fazer, onde pode estar errado e como provar que está correto”.

Link de referência:

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

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

Este artigo é do canal oficial do WeChat "Quantum Bit", autor: Meng Chen