DeepSeek đã tuyển thêm 150 người ngay lập tức!
Họ chỉ có khoảng 300-500 người, vậy mà lại định làm chuyện lớn vậy sao.
Và 150 HC này không tập trung vào hướng nghiên cứu AI, mà đều được phân bổ vào hai vị trí: Kỹ sư phát triển máy chủ, Kỹ sư phát triển tính toán linh hoạt Agent, với trọng tâm hướng đến các kỹ sư phát triển backend giàu kinh nghiệm từ 2 đến 10 năm.
Người phụ trách Thôi Thiên Dực giải thích rằng, khi quy mô lớn lên sẽ tạo ra độ phức tạp, và độ phức tạp lại đòi hỏi phải mở rộng quy mô hơn nữa.
Đây là... Định luật Quy mô về số lượng thành viên trong đội?
DeepSeek Elastic Computing từ luận văn đến quy mô kỹ thuật lớn
Lần này, vị trí Kỹ sư phát triển tính toán linh hoạt Agent được chia thành hai hướng: phát triển nền tảng và hệ thống hạ tầng.
Nền tảng này là nền tảng tính toán linh hoạt DSec được thiết kế riêng cho Agent ( DeepSeek (Elastic Compute), mới được phát hành gần đây DeepSeek Được tiết lộ lần đầu tiên trong báo cáo công nghệ V4.
Theo mô tả của bài báo, DSec bao gồm ba thành phần Rust: API gateway Apiserver, Edge proxy trên mỗi máy chủ vật lý và bộ giám sát cụm Watcher, ba thành phần này kết nối với nhau thông qua giao thức RPC tự phát triển, chạy trên DeepSeek Trên hệ thống tệp phân tán 3FS tự phát triển.
Thông tin tuyển dụng tiết lộ kế hoạch mở rộng kỹ thuật tiếp theo.
Để tăng độ tin cậy và hiệu suất, DSec cần sửa đổi toàn bộ stack hệ thống: từ hệ điều hành đến máy ảo, đến các cấp độ mạng và lưu trữ, cho đến các dịch vụ lập lịch và quản lý cấp ứng dụng.
Dự án này có rất nhiều điều mà chưa ai từng làm trước đây, không có sẵn câu trả lời để sao chép.
Hướng phát triển và bảo trì nền tảng, tương tự như sự kết hợp giữa sản phẩm và phát triển, cần tham gia hiểu nhu cầu và tự mình thiết kế, phát triển cũng như bảo trì hệ thống.
Tối ưu và giải quyết các vấn đề ở cấp độ nền tảng một cách mạnh mẽ hơn, khả năng ép hiệu suất của một số thành phần hệ điều hành đạt mức SOTA hoặc thậm chí đẩy trực tiếp đến giới hạn phần cứng là điểm cộng.
Câu cuối cùng “Công việc của bạn trực tiếp quyết định tính đa dạng và hiệu quả trong quá trình huấn luyện mô hình Agent” không phải là lời nói suông.
Vì DeepSeek Sẽ đạt đến SOTA, sau đó mở nguồn, thì ảnh hưởng sẽ không chỉ dừng lại ở tương lai DeepSeek Cơ sở hạ tầng của agent, mà là của toàn ngành.
Agent xuyên suốt toàn bộ chuỗi phát triển
Bên phát triển máy chủ, sáu hướng bao phủ toàn bộ chuỗi từ nghiên cứu mô hình đến dịch vụ hướng người dùng:
Hướng nghiên cứu mô hình lớn, hướng thành phần khung Agent, hướng hạ tầng hiệu suất phát triển, DeepSeek API, hướng dịch vụ trực tuyến, hướng kỹ thuật dữ liệu.
DeepSeek Mô tả về sứ mệnh của đội ngũ này là: ở gần đủ với前沿 của nghiên cứu mô hình lớn, những sản phẩm tạo ra sẽ nhận được phản hồi ngay từ tuyến nghiên cứu. Độ tin cậy và tính dễ sử dụng của nền tảng trực tiếp quyết định hiệu quả của nghiên cứu mô hình lớn và tốc độ nâng cao giới hạn trí tuệ.
Nhiệm vụ cốt lõi của nền tảng nghiên cứu mô hình lớn là trừu tượng hóa quy trình nghiên cứu thành các năng lực nền tảng, cần “đi sâu vào bối cảnh làm việc thực tế của các nhà nghiên cứu”, chủ động nhận diện vấn đề thay vì chỉ tiếp nhận yêu cầu một cách thụ động. Mục tiêu cuối cùng là “rút ngắn chu kỳ từ khi đưa ra ý tưởng nghiên cứu, xác minh đến khi lặp lại”.
Trách nhiệm của hướng thành phần khung Agent là xây dựng khung kết nối và vận hành Agent thống nhất.
Trách nhiệm của hướng cơ sở hạ tầng hiệu suất phát triển bao gồm hệ thống CI/CD thống nhất, hệ thống quan sát và cảnh báo, luân chuyển và quản lý dữ liệu quy mô lớn giữa các cụm, tự động hóa vận hành, đồng thời rõ ràng đề xuất “khám phá ứng dụng của Agent trong chẩn đoán tự động và RCA”.
Hai hướng dành cho người dùng bên ngoài trực tiếp phục vụ DeepSeek sản phẩm.
DeepSeek API direction needs to address the challenge of "ultra-large-scale API services," delivering cutting-edge model research outcomes to global developers and massive users through stable and efficient APIs, while evolving together with internal inference frameworks.
The online service direction requires architectural design and continuous iteration to support large model applications at the scale of tens of millions of daily active users.
Cuối cùng, hướng kỹ thuật dữ liệu phục vụ toàn bộ quy trình từ đào tạo mô hình đến dịch vụ trực tuyến, với nền tảng công nghệ bao gồm Spark, Flink, Kafka, ClickHouse, Iceberg, v.v., yêu cầu ứng viên có khả năng tự độc lập thực hiện mô hình hóa dữ liệu toàn chuỗi từ nhật ký điểm theo dõi đến các chỉ số kinh doanh.
Khi xem xét các trách nhiệm của các hướng này cùng nhau, chúng tạo thành một chuỗi hoàn chỉnh: mô hình thực hiện nhiệm vụ trong môi trường sandbox, nền tảng ghi lại quá trình và kết quả hoạt động, tạo thành dữ liệu huấn luyện và đánh giá, sau đó dữ liệu này được sử dụng để cải tiến mô hình.
DeepSeek đang tìm kiếm những người như thế nào?
Tất cả các vị trí liên quan đến nghiên cứu đều nhấn mạnh một điều: các kỹ sư phải “tham gia trực tiếp vào môi trường làm việc của các nhà nghiên cứu”, chủ động nhận diện vấn đề và thúc đẩy giải pháp từ giai đoạn xác định đến khi triển khai, thay vì chỉ tiếp nhận và giao giao hàng yêu cầu.
Tuyển dụng sử dụng cả một đoạn để mô tả ứng viên lý tưởng, DeepSeek Các kỹ sư mong muốn tuyển dụng đã từng sử dụng Agent một cách sâu rộng trong công việc hàng ngày.
Một trong những yêu cầu là “sử dụng thành thạo các công cụ AI Agent để phát triển phần mềm, dưới sự hỗ trợ của AI, có thể viết mã có chất lượng đảm bảo trong các lĩnh vực không có kinh nghiệm trực tiếp”.
Cũng yêu cầu “khi Agent cung cấp giải pháp có vấn đề, bạn có thể phát hiện một cách nhạy bén và can thiệp kịp thời”.
Trong thời đại Agent, kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ, công cụ cụ thể hoặc từng thực hiện một loại dự án nào đó đang trở nên ít quan trọng hơn.
Nghiên cứu và phát triển đang chuyển từ “Tôi biết cách làm” sang “Tôi biết nên hỏi gì, nơi nào có thể sai, và làm thế nào để chứng minh nó đúng.”
Liên kết tham khảo：
[1]https://x.com/tianyi/status/2096975270578139273?s=20
[2]https://app.mokahr.com/social-recruitment/
Bài viết này đến từ tài khoản chính thức WeChat “Quantum Bit”, tác giả: Mộng Thần