高考生填志愿前，都该读一遍DeepSeek的招聘帖- 大数跨境

APPSO

2026-07-05

导读：读懂这份武功秘籍，少走三四年弯路

张无忌接任明教教主，堪称《倚天屠龙记》中最具戏剧性的人事任命。他本无英雄之志，初入江湖时履历空白，仅曾在蝴蝶谷随胡青牛学医。然而，在六大门派围剿光明顶、明教生死存亡之际，规矩让位于实力，谁能接住强敌招式，谁便站到了舞台中央。

当下的 AI 行业正迎来类似的“光明顶时刻”。DeepSeek 近日发布招聘公告，明确提出“让新人直接承担最核心、最重要的任务”。这并非空洞的口号，而是反映了 AI 全行业人才选拔机制的深刻变革：不按资历出牌，唯能力是举。

AI 时代，谁是下一个张无忌？

通过对 DeepSeek 官网招聘信息的梳理，其开放的 36 个岗位涵盖全栈开发、算法研究、核心系统研发、运维、产品、数据策略及深度学习等七大类，并辅以职能支持岗位。招聘地域从北京、杭州延伸至内蒙古乌兰察布数据中心。

值得注意的是，纯模型研究员占比并不高，大量岗位聚焦于数据治理、评测机制、Agent 系统、超大规模算力集群以及能源散热管理。这表明 AI 竞争已从单纯的模型训练，转向数据、算力与基建等“内功”的全面较量。

在人才门槛上，DeepSeek 并未设立僵化的经验限制。例如高性能算子岗位明确欢迎“有热情的白纸同学”。Epoch AI 数据显示，中国头部 AI 实验室岗位平均经验要求仅为 1.6 年，远低于美国同行的 5.5 年，且校招岗位占比接近两成。

当然，“白纸”绝非“草包”。多模态研究员等核心岗位虽不强制特定经验，但对基础扎实度、代码能力及专业渴望度有着极高要求。这种选人逻辑如同独孤求败，不与对手过招，只与硬件物理极限博弈，对每一瓦功耗、每一个计算周期都追求极致。

在数据与评测方向，岗位需求甚至超过研究员。专业领域产品经理需具备从知识准确性、推理质量等多维度判断模型优劣的能力。当生成内容日益泛滥，稀缺的是基于真实用户、真实任务反馈的敏锐判断力。

务实之风贯穿所有岗位。无论是研究员还是数据产品经理，均被要求熟练使用先进 AI 工具、熟悉 Prompt Engineering 及 Vibe Coding，以快速验证想法。

综上，AI 时代的人才画像呈“哑铃型”：一头是极硬的底层功夫（数学、体系结构、系统工程），另一头是极深的专业纵深（医学、法律、文学等）。贯穿其中的通用能力则是判断力与 AI 工具驾驭力。样样通、样样松的“万金油”型人才将面临最大挑战。

招聘需求是从终点倒推的路径图，为正处于志愿填报期的学子提供了珍贵启示。尽管行业瞬息万变，但核心专业逻辑依然清晰。

预训练研究员等顶尖岗位明确要求 NOI（信息学）、CMO（数学）、CPhO（物理）银牌及以上荣誉。深度学习的本质是数学，Scaling Law、优化器设计等核心技术皆源于数理功底。因此，数学、物理、统计等专业始终是进入 AI 核心领域的正门。

面对十万卡集群，计算机组成原理、操作系统、编译原理、分布式系统等传统核心课程变得前所未有的重要。超算集群工程师岗位首要考察的正是这些基础原理。选择专业时，不应只看名称是否时髦，更应关注课程设置的深度与硬度。

此外，数据中心团队急需电气、暖通、自动化、土木等跨学科人才。现代数据中心建设要求工程师兼具设备理解与系统优化能力，这为传统工科生提供了广阔的跨界舞台。

文科生的机会在于“专业纵深”。小语种、医学、法律等专业背景若能转化为高质量的训练数据、严谨的评测集或清晰的优劣判断标准，将具有不可替代的价值。反之，若仅停留在死记硬背，则极易被淘汰。中文系、写作出身者若能拆解审美维度，同样可胜任 AI 创作核心岗。

特别设立的"AI 跨界技术人才”岗位不设专业限制，唯一的要求是在某一领域做到极致，并拥有“不走寻常路”的创新精神。

纵观所有岗位，核心评价标准高度一致：

此外，广泛的兴趣与思辨能力也被视为创新灵感的来源。光埋头苦练难以成为绝顶高手，多元化的视野同样关键。

张无忌在山谷中无人问津的四年苦修，终换来光明顶上的惊世一举。天上不降奇才，只降雨水；所谓天才，不过是那些在寂寞中打磨内功的人，突然被世界看见。

高考志愿仅是选择山门，大学时光才是修炼内功的关键，而职业抉择则是最终的提剑下山。若此刻你自觉手中空空，不必慌张。只要耐住性子打磨技艺，请相信，山谷里的每一分努力，都算数。

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