أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek، في 25 يونيو، عن نشر إعلان توظيف، أفادت فيه بأنها، مع استمرار التطور التقني، تسعى جاهدة إلى توسيع نطاق جميع أقسامها بنسبة لا تقل عن الضعف. يغطي هذا التوظيف عدة مجالات تشمل التطوير الشامل (Full Stack)، والخوارزميات، وتطوير الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي، والصيانة والتشغيل (Ops)، وتصميم المنتجات، واستراتيجيات بيانات النماذج، وأبحاث التعلم العميق، والوظائف الإدارية. وتتنوع نطاقات الوظائف بين البحث والتطوير الأساسي، وهندسة الأنظمة، وتطبيق المنتجات، والدعم التنظيمي.
يُظهر إعلان التوظيف أن عملية التوسع هذه في شركة DeepSeek الصينية لا تقتصر على سد شواغر في وظائف محددة، بل تهدف إلى توسيع نطاق الفرق في عدة أقسام أعمال بشكل متزامن. تشمل فئات الوظائف: التطوير الشامل/الخوارزميات، وتطوير الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي، والصيانة والتشغيل، وتصميم المنتجات، ومديري/مهندسي منتجات استراتيجيات بيانات النماذج، وأبحاث التعلم العميق، والوظائف الإدارية. كما تشمل بعض المناصب التقنية فرق "Agent Harness" ومهندسي تطوير البنية التحتية للوكلاء (Agent Infra)، مما يشير إلى أن الشركة، بالإضافة إلى قدرات النماذج، تواصل تعزيز قدراتها في هندسة الوكلاء، والبنية التحتية، وقابلية تحويل المنتجات إلى منتجات تجارية.
تؤكد شركة DeepSeek الصينية في فلسفتها في التوظيف على أن الموظفين الجدد سيتولون مباشرة مهامًا أساسية ورائدة. وتذكر الشركة أن البشرية تقف حاليًا على أعتاب عصر الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، وأن الانضمام إلى DeepSeek يعني المشاركة المباشرة في التغيير التقني، والوقوف في طليعة العصر، ومشاهدة فتح عصر جديد. هذا التعبير يندرج ضمن محتوى نشر التوظيف، ولكنه يعكس أيضًا رغبة الشركة في جذب المواهب في مجالات الخوارزميات والهندسة والمنتجات والأبحاث إلى سلسلة الأعمال الأساسية من خلال فتح مناصب أكثر هجومية.
تتوافق وظائف التطوير الشامل والخوارزميات في هذا التوظيف بشكل أساسي مع احتياجات بناء منتجات النماذج والمنصات الهندسية وأنظمة التطبيقات. أما وظائف تطوير الأنظمة الأساسية للذكاء الاصطناعي والصيانة والتشغيل، فهي أقرب إلى ضمان تدريب النماذج، وخدمات الاستدلال، وجدولة القدرة الحاسوبية، واستقرار النظام، والبنية الأساسية. بينما تتولى الوظائف المتعلقة باستراتيجيات بيانات النماذج عادةً مهام تنظيم البيانات، ونظام التقييم، وتكرار النماذج، وربط ملاحظات المنتجات. وتخدم وظائف أبحاث التعلم العميق بشكل مباشر تحسين قدرات النماذج، واستكشاف الخوارزميات، وتكرار المسارات التقنية.
إن ظهور وظائف "Agent Harness" و"Agent Infra" يجعل هذا التوظيف أكثر تحديدًا. يرتبط "Agent Harness" عادةً بأطر تشغيل الوكلاء، واستدعاء الأدوات، وجدولة المهام، وسلاسل التفاعل، وتقييم الأداء؛ بينما يميل "Agent Infra" أكثر نحو البنية التحتية الأساسية للوكلاء، واستقرار الخدمة، والأطر الهندسية، وقدرات النشر على نطاق واسع. مع انتقال النماذج الكبيرة من الإجابة على الأسئلة الفردية إلى تنفيذ المهام المعقدة، أصبحت الوظائف المتعلقة بالوكلاء جزءًا مهمًا من توسع شركات النماذج الكبيرة.
كانت شركة DeepSeek الصينية قد حظيت باهتمام صناعة الذكاء الاصطناعي سابقًا بفضل منتجاتها من النماذج الكبيرة. مع التقدم المتزامن في تطوير النماذج، وأنظمة الوكلاء، والبنية التحتية للقدرة الحاسوبية، وتجربة المنتج، والتسويق التجاري، زادت حاجة الشركة بشكل ملحوظ إلى المواهب متعددة المهارات. إن الإعلان عن مضاعفة حجم جميع الأقسام على الأقل يعني أن تركيز توسع الشركة لا يقتصر على فرق البحث فحسب، بل يشمل أيضًا الهندسة، والصيانة والتشغيل، والمنتجات، والبيانات، والدعم الإداري. بالنسبة لشركات النماذج الكبيرة، فإن قدرات النموذج هي مجرد الأساس؛ فالتسليم المستقر، والتكرار المستمر، وتطبيق المنتج يعتمدون أيضًا على الحجم التنظيمي والقدرات الهندسية.
لم يكشف إعلان التوظيف عن إجمالي عدد الموظفين الحالي، أو الحجم الحالي لكل قسم، أو العدد المخطط للتوظيف الجديد، أو دورة التوظيف، أو نطاق الرواتب. المعلومات المؤكدة هي أن شركة DeepSeek الصينية بدأت جولة توسع تنظيمي واسعة النطاق، تركز اتجاهات التوظيف فيها على تطوير الذكاء الاصطناعي، والأنظمة الأساسية، وبيانات النماذج، وهندسة الوكلاء، وتصميم المنتجات، والدعم الإداري. ستعتمد فعالية التوسع اللاحقة على سرعة شغل المناصب، وقدرة التنسيق بين الفرق، وإيقاع تكرار النماذج، وتقدم تطوير منتجات الوكلاء.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com









