DeepSeek这个岗位究竟想招什么样的人呢？

“AI跨界技术人才”，不限专业，不限工作年限，岗位描述仅此一句。

一家研发AGI的企业，专门设立了一个岗位，寻找并非AI领域出身的人。

加分项目倒是详细列出了五条。

前四条容易理解：竞赛金牌、在某个领域达到顶尖水平、拥有有影响力的开源项目、有过创业经历。

第五条是“不走寻常路”，与竞赛金牌并列，地位相当。

同一张招聘海报上还印着“我们从来不寻找天才”，但岗位第一行却写着“超乎常人才能”。

不找天才，却要求超乎常人。不限专业，但需不走寻常路。

琢磨半天，也猜不透梁文锋这波操作究竟意在何处，这个岗位唯一确定的是，它想要一个“不一般”的人。

“不找天才”，但要“超乎常人”

竞赛金牌、在某个领域做到极致、有影响力的开源项目、创业经历、不走寻常路……

这五条勾勒出一种人格画像：那种能在无路之处自己开辟道路的人。

岗位名称里写着“跨界”，加分项中没有一条要求AI经验。那么它到底想排除什么样的人？

有猎头透露过DeepSeek的实际操作——经验上限控制在三到五年，超过八年的候选人经常直接被淘汰；竞赛成绩方面，金牌以下基本不考虑。

DeepSeek的HR也向媒体确认过，不招“大厂味”的人，这话是认真的。

什么是“大厂味”？流程熟练，方法论一套一套，PPT做得漂亮，但面对一个完全没有先例的问题，第一反应是找对标、找基准、找别人怎么做的。

一位猎头原话是，“大厂老兵往往缺乏创新的驱动力”。

真是敢说啊……

不过，排除这些人之后，留下的都是什么样的人呢？

据KR-Asia报道，DeepSeek团队里有一位物理学背景的人，自学AI转行而来；还有一位运维工程师，加入之前对模型训练完全不了解。

但到了DeepSeek，这些人从事的都是核心工作。

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

梁文锋自己形容这支团队：“都是一些顶尖高校的应届毕业生，没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。”选人看重的是基础、创新力、求知欲和投入度，资历和履历排在后面。

所以你再把那份职位描述拿过来仔细看，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”，但八年以上的直接淘汰；“不限专业”，但你必须在某个领域做到极致。

DeepSeek要的哪是什么“不限”，分明是在寻找一种特定的人：

年轻、未被行业驯化、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”

那么，为什么DeepSeek偏偏青睐“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避开一百个坑，省下半年时间。

经验在这些场景里，就等同于金钱。这种场景下去招一个非科班的人来写后端，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规模定律、强化学习从人类反馈、混合专家模型，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位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建了一个专门的小组，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袭MLA，但他们“不会去质疑MLA背后的那些原始假设”。

一位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于质疑默认架构。

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Anthropic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。

一位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，也发布了一个叫“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，也许是看到了什么东西。通过九游体育平台，用户可以更深入了解这类前沿科技公司的招聘理念。

本文来自微信公众号“量子位”，作者：克雷西，36氪经授权发布。