北京
几个月前，DeepSeek宣布大规模招聘、扩大各部门团队，我们讨论过一个问题：除了算法专家，还有哪些人能进入AI公司？ 9月7日晚，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼再次公开招人，放出约150个招聘名额。 这一次，招聘的指向更具体了：服务端开发工程师、Agent弹性计算研发工程师，重点面向有2—10年工作经验的人。 对一直关注AI机会的职场人来说，这份招聘信息值得仔细看。因为它涉及的很多能力，你可能已经在过去的工作中积累了。 独角兽，公众号：猎聘
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你的经验，能匹配哪一个新机会？
DeepSeek，又出来招人了
几个月前，它宣布大规模招聘、扩大各部门团队。我们当时写过：
如今，新的招聘消息来了，而且这一次，人才画像更具体。
据《投资界》报道，9月7日晚，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼发布招聘信息，计划新增约150个名额，集中在服务端开发工程师、Agent弹性计算研发工程师两类岗位，主要面向拥有2—10年工作经验的后端开发人员。
看到这里，一些做技术的朋友可能会停一下：
后端？平台？基础设施？
这些工作，我好像一直在做。
这也是这次招聘值得关注的地方。对于已经积累了工程经验的人来说，“去AI公司工作”这件事，开始有了更具体的对照。
自己的经验到底能不能用上？还需要补什么？这次值得认真看看。
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你的经验，能匹配哪一个新机会？
这次招聘，把“需要什么人”写得更清楚了
先分清两次招聘的重点。
；9月这次集中招聘，则把工程人才需求摆到了眼前。
其中，服务端开发工程师涵盖六个方向：大模型研究平台、Agent框架组件、研发效率基建、DeepSeek API、线上服务、数据工程。
有些名字带着鲜明的AI色彩，有些则是互联网和软件行业从业者熟悉的工作领域。
做后端的人，关心接口、性能和服务稳定性。
做平台的人，关心工具是否好用、研发流程是否顺畅。
做数据的人，关心数据能否及时、准确地进入系统。
这些能力，在新的业务场景里，仍然有用。
尤其值得留意的是，此次招聘重点面向有一定工作经验的人。这给求职者提供了一个具体的判断方向：过去几年做过的项目、处理过的问题，能否对应上AI公司的需求？
当然，约150个名额是招聘计划，不代表150种岗位，更不代表所有背景的人都适合投递。
但至少，对相关方向的工程师来说，已经可以打开职位描述，逐条看一看了。
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你的经验，能匹配哪一个新机会？
AI越能干，背后的系统越要跟得上
平时使用AI，我们很容易把注意力放在它的回答上。
写得好不好？理解准不准？能不能完成一个复杂任务？
但真正持续使用时，另一类问题也会变得明显：
为什么用着用着卡住了？
任务做到一半中断，能不能接着完成？
访问人数多起来，服务还能不能稳定？
一个功能演示时很好用，到了真实工作里，能不能每天都用？
这些问题，都需要工程系统来支撑和解决。
尤其当AI开始调用工具、处理文件、执行多步骤任务时，背后涉及的环节会更多。系统之间如何衔接，任务失败如何恢复，计算资源如何分配，都需要有人设计、开发和维护。
用户看到的是AI完成了一项任务，背后则是一整套系统在协同运转。
就像一家餐厅，菜做得好是基础。客人越来越多之后，后厨调度、上菜速度、供应链和服务流程，也必须跟得上。
从这次招聘的岗位构成看，DeepSeek正在加强的，正包括这些工程能力。
这给职场人的启发很具体：关注AI机会时，除了模型本身，也可以看看让模型稳定运行、让产品持续交付的那些工作。
那里，同样需要专业经验。
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你的经验，能匹配哪一个新机会？
你过去解决过的问题，可能就是下一份工作的敲门砖
对于相关从业者来说，可以先从自己的项目经历出发。
如果你做过后端和线上服务，看看自己处理过什么复杂问题。
是否参与过高并发系统建设？是否处理过线上故障？是否做过性能优化、服务治理？
简历里一句“负责后端开发”，很难让人看清你的能力。
负责过什么系统，承担了哪些关键工作，最终改善了什么，才是值得展开的内容。
如果你做过平台和研发工具，看看自己如何支持团队工作。
你搭建的平台服务过多少人？解决了哪些重复劳动？是否让测试、部署或协作变得更高效？
这些经历，可以成为理解研究平台、研发效率等岗位的切入点。
如果你做过数据和基础设施，看看自己积累了哪些可迁移的能力。
数据链路是否稳定，质量如何保障，计算资源如何调度，成本如何优化——这些都是具体的工程问题。
换到AI场景后，技术要求和业务复杂度可能发生变化，需要继续学习。但已有的经验，可以帮助你判断自己从哪里出发。
这里也要说清楚：方向相近，不等于已经符合录用要求。是否匹配，仍然要看具体岗位对技术栈、项目深度和工作能力的要求。
对求职者来说，更有效的做法是：
拿一份真实的职位描述，对照一段真实的项目经历。
哪些要求已经满足？哪些能力需要补齐？哪些成果可以拿出来证明？
比起笼统地问“我能不能转行AI”，这样的判断更容易得到答案。
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你的经验，能匹配哪一个新机会？
上次关注行业，这次可以打开岗位看看了
几个月前，我们讨论的是：AI行业的机会，跟更多职场人有没有关系？
这一次，招聘信息把问题推进了一步：
具体需要什么人？哪些经验可能用得上？自己距离要求还有多远？
一家公司的一轮扩招，不能代表整个就业市场，也不能保证每个投递的人都能拿到机会。
但对于方向相关的人来说，它值得成为一次重新审视职业选择的契机。
不必一看到AI招聘，就先替自己下结论：“那都是算法大神的机会。”
也不必因为一个热门消息，就仓促决定换工作。
你可以先做一件小事：打开岗位，认真读完要求。
看看自己过去几年积累的工程能力，是否有机会在新的业务里继续发挥价值；也看看下一步学习和成长，可以往哪里走。
很多职业选择，都是从看懂一份职位描述开始的。
上一轮，我们提醒大家关注AI人才机会。
这一轮，如果你做过后端、平台、数据或基础设施，不妨把这份关注，变成一次具体的岗位匹配。
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