国产AI大模型火了。近日，DeepSeek（深度求索）超越ChatGPT，登顶苹果中国区美国区APP免费榜。而更让人关注的是DeepSeek正在豪掷千金招聘。在相关招聘网站，DeepSeek拿出52个岗位招聘，平均月薪均在两万元以上，“深度学习研究员-AGI”一职月薪甚至达到了8万—11万元，14薪，如此算来，年薪百万。

据了解，中国新锐团队DeepSeek（深度求索），是来自杭州的一家成立不到两年的科技公司，全名为杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。公司创始人梁文锋，也是国内知名量化资管巨头幻方量化联合创始人。

在招聘网站上可以看到，DeepSeek目前在北京、杭州两地均有办公地点，在团队研发人员方面设置大量岗位，包括深度学习研究员、核心系统研发工程师以及客户端工程师、资深ui设计师等，月薪均在两万元以上。核心系统研发工程师月薪6万—9万元，深度学习研究员-AGI月薪甚至达到了8万—11万元，且均为14薪。不仅如此，DeepSeek对于实习生也开出诱人薪资： AGI大模型实习生岗位的工资为500元/天—1000元/天，深度学习-AGI实习生500/天-510元/天。

DeepSeek

招聘岗位

一、自然语言处理算法（30-60K·14薪）

【岗位职责】

1. 既懂算法又懂系统2. 既能调精度也能调性能3. 既考虑训练也考虑推理部署

【任职要求】

1. 既懂算法又懂系统

2. 既能调精度也能调性能

3. 既考虑训练也考虑推理部署

二、AGI数据百晓生（15-30K·14薪）

【岗位职责】

1. 大模型安全：负责构建LLM内容安全的能力，比如回复干预，输入安全，输出安全等多层内容安全机制，保证大模型在单轮、多轮场景下的输出内容合规；

2. 数据集相关：根据数据集的设计需求和用途，为数据集标准环节制定详实、全面、可执行的标准；参与数据标注平台的设计与搭建，协助设计标注平台的交互界面；对数据集阶段性质检，迭代标注标准；

3. 大模型评估：测评 AGI 模型的能力边界，实时跟进大模型发布进展，设计模型评估维度，反馈给团队评估结果，并能从数据的视角提出优化模型方案；

4. 产品设计：根据团队计划，适时开发大模型应用demo，设计前后端交互界面；

【任职要求】

1. 对大模型有基本的了解，对数据集的优劣和评估方法有自己的认识

2. 涉猎广泛、博闻强识，对各行各业的知识都拥有强烈的兴趣3. 自驱力强，对通用人工智能的实现和到来感到无比激动4. 具备较强的表达沟通和统筹能力，责任心强5. 有过产品设计、交互界面设计、项目管理或数据标注相关经历优先6. 实习生和校招全职都有hc, 实习仅限可以长期留用的同学，有相对充足的实习时间，每周到岗4天及以上

三、数据百晓生（500-550元/天)

【岗位职责】

1. 大模型安全：负责构建LLM内容安全的能力，比如回复干预，输入安全，输出安全等多层内容安全机制，保证大模型在单轮、多轮场景下的输出内容合规；

2. 数据集相关：根据数据集的设计需求和用途，为数据集标准环节制定详实、全面、可执行的标准；对数据集阶段性质检，迭代标注标准；

【岗位收获】

1.对大模型有基本的了解，对数据集的优劣和评估方法有自己的认识

2. 涉猎广泛、博闻强识，对各行各业的知识都拥有强烈的兴趣

3. 了解简单的python代码，擅长创作大模型Prompt

4. 至少实习3个月，每周到岗4天及以上

实习生和校招全职都有hc，实习要求有相对充足的实习时间，每周到岗4天及以上

四、资深ui设计师（40-70K·14薪)

【岗位职责】

1. 全面主导和负责 DeepSeek App、网页端等产品的设计工作

2. 全面主导和负责 DeepSeek 官网等页面的设计工作3. 全面主导和负责 DeepSeek 品牌、业务相关的视觉设计工作4. 帮助建立产品通用性的设计交互规范，提升体系化效率

【岗位收获】

1. 优秀的艺术类教育背景；

2. 有互联网或科技公司UI设计工作经验；3. 具备丰富的视觉设计经验，熟悉 AE、C4D 等设计软件优先4. 熟练运用 Figma、PS 等设计工具5. 具备良好的设计审美 & 品味

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

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