内容:别再看那些过时的招聘通稿了。

我是在大模型圈摸爬滚打十年的老炮。

最近好多朋友问我，DeepSeek到底在招谁？

薪资是不是真像传的那样，给到天花板？

说实话，这公司确实有点东西。

但很多人连门槛都没摸清楚，就瞎投简历。

今天我不讲虚的，直接上干货。

咱们聊聊他们现在最缺的几类人。

第一类，当然是底层算法工程师。

但这不仅仅是写论文的人。

他们更看重工程落地能力。

你要懂Transformer，还得懂推理优化。

比如FlashAttention这种底层加速技术。

如果你只会调包，那基本没戏。

我有个前同事，去了那边做推理加速。

起薪确实高，但加班也狠。

第二类，是数据策略专家。

这点很多人容易忽略。

大模型竞争，拼到最后是数据质量。

DeepSeek的数据清洗团队很强大。

他们需要懂如何构建高质量指令集。

还要懂RLHF（人类反馈强化学习）的细节。

这不是简单的标注员，是策略制定者。

第三类，多模态算法研究员。

随着Sora和VLM的兴起。

纯文本模型已经不够看了。

他们急需懂图像、视频理解的人才。

特别是能把多模态能力嵌入到推理链里的。

这类人才现在市场上非常稀缺。

第四类，基础设施与系统工程师。

模型再强，跑不起来也是白搭。

他们需要优化分布式训练框架。

解决显存墙、通信瓶颈这些问题。

如果你熟悉CUDA编程，或者懂K8s集群调度。

那你的议价能力会很强。

我接触过一个做底层优化的哥们。

因为解决了显存碎片化问题。

直接拿到了SP（股票期权）大奖。

除了技术岗，产品岗也在扩招。

但不是那种画PPT的产品经理。

他们需要懂技术边界的产品专家。

能跟算法团队无缝沟通的那种。

毕竟大模型产品迭代速度太快。

不懂技术原理，根本做不出好功能。

最后，给想投的朋友几点真心建议。

第一，别海投。

研究清楚他们的技术栈再动手。

第二，简历里多写项目细节。

别只写“熟悉PyTorch”，要写“优化过什么模型”。

第三，心态要稳。

面试可能会问得很深。

甚至现场手写代码或推导公式。

这是常态，别慌。

DeepSeek的高薪，是给真正能解决问题的人准备的。

他们不养闲人，也不养只会吹牛的人。

如果你真的热爱这个领域。

那就沉下心来，打磨自己的硬技能。

市场永远奖励那些有真本事的人。

别被焦虑裹挟，专注自身成长。

如果有具体的简历问题，或者面试困惑。

欢迎随时来聊聊，咱们一起分析。

毕竟，在这个行业，信息差就是钱。

希望能帮到正在求职的你。

加油，祝你好运。