最近
在全球AI领域备受关注的DeepSeek
因大规模高薪招聘登上热搜
DeepSeek百万年薪“招兵买马”
实习生月薪也能过万
据报道，DeepSeek目前在网络招聘平台发布了52个在招职位，涵盖深度学习研究员、核心系统研发工程师及资深UI设计师等，工作城市为北京或杭州。
其中，深度学习研究员岗位的薪资水平为50—80k（14薪），招聘要求是在校或者应届的硕士生。这意味着，若按照最高月薪8万元计算，应届生入职DeepSeek，年薪就可达到112万元。
此外，核心系统研发工程师（校招）薪资范围6万元至9万元，最高年薪126万元；大模型全栈工程师薪资范围5万元至8万元，最高年薪112万元。
有业内人士透露，顶尖高校的在校生如果通过校招拿到了DeepSeek的Offer，在实习期间就可以享受到与正式入职时相同的工资。
除了正式员工，DeepSeek还招聘AGI大模型-数据百晓生实习生、深度学习-AGI实习生等实习岗位，实习工资为每天500元左右，中餐由公司提供，还可以享受80元的晚饭餐补。
这意味着，一名在校本科生在DeepSeek实习，若按照一个月工作20天计算，月薪也能达到万元水平。
应用日活突破2000万
DeepSeek团队来自哪些高校？
春节前夕，中国人工智能（AI）企业深度求索（DeepSeek）发布其开源模型DeepSeek-R1，用较低的成本达到了接近于美国开放人工智能研究中心（OpenAI）开发的GPT-o1模型的性能。短短几天内，DeepSeek便登顶中美两区苹果应用市场免费榜榜单，包括亚马逊、微软在内的科技巨头宣布接入DeepSeek模型。另外，包括华为云、360数字安全、云轴科技ZStack等多家国内AI公司已接入DeepSeek模型，相当于DeepSeek模型几乎成了主流AI云平台服务的标配。
根据国内AI产品榜统计，**DeepSeek应用上线20天，日活就突破了2000万。**与此同时，DeepSeek应用（不包含网站数据）上线5天日活就已超过ChatGPT上线同期日活，成为全球增速最快的AI应用。
团队不到140人
都来自国内顶尖高校
DeepSeek之所以能取得这些创新并非一日之功。DeepSeek创始人梁文锋也是头部量化私募幻方量化的创始人。Deepseek充分利用了其幻方量化积累的资金、数据等。
梁文锋本科、研究生毕业于浙江大学，拥有信息与电子工程学系本科和硕士学位。2008年起，他开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易。2023年7月，DeepSeek正式成立，进军通用人工智能领域，至今从未对外融资。业内口碑称，这是一位极致的80后技术理想主义者。创立幻方，梁文锋就在幕后潜心钻研技术，在DeepSeek时代，其依旧延续着低调作风，和一线研究员一样，每天“看论文，写代码，参与小组讨论”。
此前，OpenAI前政策主管、Anthropic联合创始人Jack Clark认为DeepSeek雇用了“一批高深莫测的奇才”，对此，梁文峰曾透露过，并没有什么高深莫测的奇才，都是来自Top高校的毕业生，没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。
从目前已有的媒体公开报道中可以看出，DeepSeek团队最大的特点是名校、年轻，即使是团队Leader级别，年纪也多在35岁以下。不到140人的团队，工程师和研发人员几乎都来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校，工作时间都不长。DeepSeek的HR在社交媒体平台表示，“着重考察人选素质和对大模型的热爱”。
这类人才缺口约达400万
给2025届考生报考哪些启示？
随着DeepSeek的招聘消息，**#2024年AI岗位占据高薪TOP10半壁江山#**话题也登上热搜。
近日，某平台发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理。
薪酬方面，报告显示，2024年1月至10月，招聘市场新发岗位平均月薪TOP10的技术岗位中，数字前端工程师占据榜首，平均月薪高达6.78万元。高薪TOP10的技术岗位平均月薪均超过6万元，其中大模型相关岗位占据半数。
随着人工智能产业的快速发展，2024年，人力资源和社会保障部发布了19个新职业，其中就包括生成式人工智能系统应用员。行业报告指出，到2030年，中国AI人才缺口将达到400万。
普通考生如何抓住机遇？
报考建议
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0 1
优先选择与人工智能相关的核心专业
DeepSeek的招聘岗位集中在深度学习研究、核心系统研发、全栈开发等领域，对应的高校专业包括：
1.计算机科学与技术： 作为人工智能的基础学科，涵盖算法设计、编程能力培养等核心课程，是进入技术研发岗位的必经之路。
2.人工智能/智能科学与技术： 部分高校已开设专门的人工智能专业，课程涵盖机器学习、自然语言处理等前沿方向，直接对标企业需求。
3.软件工程： 注重系统开发与实践能力，适合未来从事全栈开发或核心系统研发的学生。
4.数据科学与大数据技术： 数据分析与建模能力是深度学习研究的基础，尤其适合对算法优化感兴趣的学生。
5.数学与应用数学： 深度学习依赖数学理论（如线性代数、概率统计），数学专业学生可通过辅修编程进入AI领域。
建议：
若分数允许，优先选择上述专业，尤其是985、211高校或具有人工智能重点实验室的院校（如清华大学、浙江大学、北京大学等）。
0 2
院校选择需兼顾科研实力与地域优势
1.科研实力强的院校
DeepSeek对“深度学习研究员”等岗位要求“在国际顶尖期刊发表论文”，这表明高端技术岗位更青睐具备科研能力的硕士/博士。因此，选择计算机学科评估A类的高校（如中科大、上海交大、南京大学等）或拥有国家重点实验室的院校，能为后续深造和科研积累提供平台。
2.地理位置靠近产业中心的院校
DeepSeek的招聘集中在北京、杭州，这两地也是中国互联网与人工智能企业的聚集地。选择位于一线或新一线城市（如杭州的浙江大学、北京的北航、北理工等）的院校，学生更容易获得实习机会，提前接触企业项目。
建议：
若分数有限，可优先考虑地域优势，例如杭州电子科技大学、北京邮电大学等“双非”强校，其毕业生在本地科技企业中的认可度较高。
0 3
职业规划：学历与经验并重
1.硕士学历成为高薪门槛
DeepSeek年薪百万的岗位明确要求硕士学历，且需“具备创新研究能力”。因此，学生需做好长期学习规划，本科阶段积极参与科研项目或竞赛（如ACM、Kaggle），为保研或出国深造铺路。
2.实习经验至关重要
企业为实习生提供高薪和转正机会，例如DeepSeek实习工资可达月薪万元。建议学生在校期间争取进入头部企业实习，积累实战经验。院校的校企合作项目（如华为“天才少年计划”、阿里“星环计划”）是重要渠道。
DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。
DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。
DeepSeek的优点
掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。
那么应该如何学习大模型
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
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👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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