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在人工智能技术持续突破的2025年，AGI（通用人工智能）的轮廓正逐渐从实验室走向产业实践。作为国内最早布局MoE架构的团队之一，DeepSeek（深度求索）依托自研技术矩阵，正在构建通向AGI的"技术栈阶梯"。这个拥有万卡算力集群的团队，继2024年开源首个中文MoE大模型后，其2025年春季招聘计划揭示出中国AGI研发领域的新动向。

打开DeepSeek的岗位需求清单，如同翻开一份AGI技术攻坚路线图。招聘页面显示，深度学习研发工程师、大模型全栈工程师等岗位占据半数以上席位，且工作地点覆盖北京、杭州两大技术重镇。值得注意的是"AGI系统架构师"这一新增岗位，其职责描述中明确要求候选人具备"构建超百亿参数模型的分布式训练框架能力"，透露出团队正将技术触角延伸至更复杂的模型架构领域。

在技术路径选择上，DeepSeek展现出独特的"双轨并行"策略。既有聚焦代码生成优化的DeepSeek-Coder持续迭代，也有面向通用场景的LLM模型不断突破长文本处理边界。这种技术布局在招聘需求中得到印证——自然语言处理组强调多模态上下文理解能力，而系统架构组则要求候选人精通CUDA底层优化，显示出从算法创新到算力调优的全链条技术覆盖。

不同于传统互联网企业的岗位设置，DeepSeek的研发序列中特别设立"技术前瞻研究员"岗位，其任职资格明确要求"具备5年以上AGI理论研究经历"。这种配置暗示着团队正从工程实践向基础理论探索延伸，招聘信息中"用十年眼光回答根本问题"的表述，与OpenAI近期披露的AGI路线图形成微妙呼应。

在人才选拔维度，DeepSeek呈现出鲜明的"技术极客"特质。全栈开发工程师岗位不仅要求React、Node.js等常规技能，更将"大模型中间件开发经验"设为必要条件。这种复合型人才需求，折射出AGI研发已进入系统级创新阶段——当模型参数量突破千亿门槛，工程化能力正成为制约技术落地的关键瓶颈。

值得关注的是，DeepSeek杭州基地的岗位数量较去年同期增长40%，主要集中在分布式训练框架优化领域。这与浙江省2025年数字经济规划中"智能算力枢纽"的定位不谋而合，暗示着技术团队正借助地域优势构建算力-算法协同生态。某位不愿具名的AI架构师透露："他们的训练框架能在同等硬件条件下提升15%的吞吐效率，这在千卡级集群中意味着巨大的成本优势。"

翻阅招聘页面的"文化价值观"板块，"不做中庸的技术妥协"被置于首位。这种技术激进主义在岗位描述中具象化为多个"硬性指标"：算法工程师需主导过亿级用户产品迭代，系统开发岗必须提交过Linux内核级优化方案。这种近乎严苛的筛选标准，与DeepSeek半年内连续开源三大基座模型的"技术闪电战"风格一脉相承。

站在2025年的技术分水岭回望，DeepSeek的招聘图谱恰似AGI赛道的温度计。当多数企业仍在纠结模型参数量级时，这支团队已着手搭建包含预训练优化、分布式计算、安全对齐的完整技术体系。其岗位设置中频繁出现的"long-term"（长期）关键词，暗示着中国AGI研发正从短期技术冲刺转向系统化能力建设。在这条充满未知的探索之路上，技术人才的密度与质量，将决定谁能率先触碰AGI的圣杯。