DeepSeek「AI跨界技术人才」岗位到底想招什么人

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DeepSeek你这岗位到底想招啥嘞？

量子位· 2026年10月10日 11:33

不限专业、不限经验，但要「不走寻常路」

DeepSeek 啊……你这岗位到底想招啥嘞？

「AI跨界技术人才」，不限专业，不限年限，岗位描述就一句话。

一家做AGI的公司，专门开了一个岗位，找不是做AI的人。

加分项倒是认认真真写了五条。

前四条好理解，竞赛金牌，某个领域做到极致，有影响力的开源项目，创过业。

第五条，「不走寻常路」，和竞赛金牌排在一起，平起平坐。

同一张海报上还印着一句「我们从来不寻找天才」，但岗位第一行就写着「超乎常人才能」。

不找天才，但要超乎常人。不限专业，但得不走寻常路。

看了半天，也搞不明白梁子这波想要唱的是哪出，这个岗位唯一确定的事情，就是它想要一个「不一般」的人。

「不找天才」，但要「超乎常人」

竞赛金牌、某个领域做到极致、有影响力的开源项目、创过业、不走寻常路……

这五条画的是一种人格画像，能在没有路的地方自己趟出路来的那种人。

岗位名字里写着「跨界」，加分项里没有一条要求AI经验。那它到底想筛掉谁？

有猎头透露过 DeepSeek 的实际操作——经验上限卡在三到五年，超过八年的候选人经常直接被刷掉；竞赛成绩方面，金牌以下基本不看。

DeepSeek 的HR也跟媒体确认过，不招「大厂味」的人，这话是认真的。

什么叫「大厂味」？流程熟练，方法论一套一套，PPT写得漂亮，但面对一个完全没有先例的问题，第一反应是找对标、找benchmark、找别人怎么做的。

一个猎头的原话是，「大厂老兵往往缺乏创新的驱动力」。

是真敢说啊。。。

不过，筛掉这些人之后，留下来的都是些什么样的人啊？

据KR-Asia报道，DeepSeek 团队里有一个物理学背景的人，自学AI转过来的；还有一个运维工程师，加入之前对模型训练完全是门外汉。

但到了 DeepSeek，这些人干的都是核心工作。

梁文锋自己说过，核心技术岗位大多数是当年毕业或者工作一两年的人。撑起V2、V3、R1整条产品线的，就是这批没有行业包袱的年轻人。

梁文锋自己形容过这支团队：「都是一些Top高校的应届毕业生，没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。」选人看的是底子、创新力、求知欲和投入度，资历和履历排在后面。

△

所以你再把那份JD拿过来仔细看，就会发现处处都是矛盾。

「我们从来不寻找天才」，但加分项第一条就是竞赛金牌；「不限年限」，但八年以上的直接刷掉；「不限专业」，但你得在某个领域做到极致。

DeepSeek 这要的是哪门子「不限」，分明就是再找一种特定的人：

年轻、没被行业驯化过，脑子里还没装满"应该怎么做"，但就是能把事情做出来的、野生的天才。

「有经验的人会直接告诉你怎么做」

所以，为什么大肥鱼偏偏心水「野生人才」？经验丰富的人有什么问题？

梁文锋说过一句狠话：「有经验的人会直接告诉你“应该这样做”，但没经验的人会反复摸索，找到符合当下实际情况的办法。」

这句话放在传统软件行业，简直是胡说八道。

你做一个支付系统、做一个推荐引擎，经验丰富的工程师能帮你绕过一百个坑，省下半年时间。

经验在这些场景里，就等同于金钱。这种场景下你去招一个非科班的来写后端，那是添乱。

但AGI的前沿不一样，前沿问题没有现成答案。

过去十年深度学习积累的scaling law、RLHF、MoE，没人知道在下一个范式里还管不管用。

经验丰富，反而可能意味着你更快地跑到一条死路上去。

反过来，一个从物理、从数学、从完全不相干的领域跨过来的人，可能连这条死路在哪都不知道，所以更有可能走出一条新的。

论对这件事的体会，DeepSeek 自己就是一个活生生的例子。

V3训练成本大幅下降，核心靠一个叫MLA（多头潜在注意力）的架构创新。

这个东西最早来自一个年轻研究员的个人兴趣，他觉得现有的注意力机制有问题，自己开始琢磨。

DeepSeek 发现后围绕这个想法组了一个专门的小组，花了几个月把它做出来。

一位工程师后来说，MLA能诞生，是因为 DeepSeek 从一开始就在质疑默认架构，而且其他公司可能会抄MLA，但他们「不会去质疑MLA背后的那些原始假设」。

一个有十年经验的工程师，不会去质疑默认架构。他会优化它，会调参数，会在现有框架里把性能榨到极限。

但他大概率不会站在那里问一句，这个框架本身就是错的吧？

MLA这种创新，靠的就是一个年轻人敢质疑默认架构。

所以 DeepSeek 要的人选标准里，经验这个维度被有意识地拿掉了，换上去的是「不走寻常路」这种更模糊的东西。

跨界招人的，不止DeepSeek

如果把视线拉远一点，太平洋对岸的AI实验室，也在做同一件事。

Anthropic过去两年从400人扩到3000人，其中有一批看起来跟AI八竿子打不着的人。

最出名的是Amanda Askell，Anthropic内部叫她「Claude whisperer」，Claude低语者。

Askell的本行是哲学，研究无限伦理学。她现在领导Anthropic的「角色训练」团队，亲手起草了一套行为准则，定义Claude应该是一个什么样的AI。

而且进入A\之前，Askell的上一份工作是在隔壁OpenAI。

这些判断为什么需要哲学家来做？Askell的解释是，她的目标是让Claude表现得像「一个好人在它这个位置上会怎么做」。

这里的「好」是「亚里士多德意义上的好」，要有判断力，会在该幽默的时候幽默、该关心人的时候关心人、该尊重人自己做决定的权利时退后一步。

一个做推荐系统做了十年的工程师，定义不了这种东西。

跟Askell类似的还有Ben Levinstein，做认识论和决策理论的哲学家，2026年放弃了伊利诺伊大学的终身教职，全职加入Anthropic。

有人扒过1680名Anthropic工程师的履历，物理背景70人，数学78人，哲学13人。哲学排进了前20个学科。一家AI公司，哲学背景的人比很多工科方向都多。

Google DeepMind走得更远。

今年5月，他们从剑桥大学聘请了Henry Shevlin，给了他一个公司历史上从未有过的头衔，Philosopher。

Shevlin的研究方向是机器意识、人类与AI的关系、AGI准备度，简单说就是研究「什么样的东西算有智能，什么样的东西算有意识」。

回过头看，Anthropic招的是研究「什么是好的」的哲学家，让她来定义一个AI应该具备什么品格；DeepMind招的是研究「什么是意识」的哲学家，让他来判断AI有没有可能拥有内心生活。

这边的 DeepSeek，也发了一个叫「AI跨界技术人才」的岗位，加分项写着「不走寻常路」。

三家公司，三种招法，底层是同一个判断。

AGI走到今天这一步，光靠写代码的人，解决不了接下来要面对的东西了。

DeepSeek 现在也走到这一步了。

它把「不走寻常路」这五个字和竞赛金牌放在同一行，也许是看到什么东西了。

本文来自微信公众号“量子位”，作者：克雷西，36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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