DeepSeek: Академический подход, молодежь и отказ от гонки за лидерство в ИИ

DeepSeek, компания, стремительно набирающая обороты в области искусственного интеллекта, привлекает внимание своей неординарной стратегией в отношении персонала. В этой статье мы подробно разберем подход DeepSeek к управлению кадрами, выявив, каким образом уникальная организация работы способствует раскрытию инновационного потенциала молодых специалистов.

Кадровый портрет DeepSeek: Молодость, талант, выпускники

Ключевым моментом кадровой политики DeepSeek является предпочтение молодым и талантливым выпускникам вузов. Эти молодые люди, которых бывший руководитель отдела политики OpenAI, Джек Кларк, назвал «загадочными гениями», сумели разработать модель DeepSeek-V3, превзошедшую по производительности GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, используя всего 6 миллионов долларов. Основатель DeepSeek, Лян Вэньфэн, подчеркивает, что его команда состоит из недавних выпускников ведущих университетов, аспирантов-стажеров и молодых специалистов с опытом работы в несколько лет.

Организация работы: Плоская структура, академический дух, отказ от конкуренции

Плоская структура управления: DeepSeek использует модель управления с размытыми должностными иерархиями, поддерживая численность команды на уровне около 150 человек. Это способствует свободе общения и развитию инновационного мышления.

Академическая атмосфера: DeepSeek организована по принципу академического исследовательского института. Каждый сотрудник не возглавляет команду, а участвует в исследовательских группах, сформированных для достижения конкретных целей. Внутри групп нет жесткого разделения обязанностей, и все члены совместно работают над решением задач.

Отказ от конкуренции: В DeepSeek запрещена внутренняя конкуренция, что помогает избежать ненужных затрат ресурсов и поддерживать командный дух и стабильность.

Ресурсы для вычислений: DeepSeek предоставляет неограниченные вычислительные мощности для поддержки перспективных технических предложений, обеспечивая тем самым надежную основу для инноваций.

Компенсация: DeepSeek предлагает конкурентоспособную зарплату, сопоставимую с уровнем оплаты труда в ByteDance, а иногда и выше, чтобы привлечь лучших специалистов.

Привлечение талантов: Ставка на потенциал, а не на опыт

DeepSeek не делает ставку на опытных технических специалистов, отдавая предпочтение молодым людям без опыта работы. В DeepSeek считают, что люди с большим опытом работы зачастую ограничены традиционным мышлением, тогда как молодежь обладает гораздо большим инновационным потенциалом.

Критерии отбора: Помимо престижности учебного заведения, DeepSeek уделяет особое внимание достижениям в соревнованиях, таких как ACM/ICPC.

Разнообразие: В DeepSeek работают специалисты с разным образованием, многие из которых пришли в сферу ИИ, самостоятельно изучив необходимые навыки.

Инновации как результат отказа от стереотипов

DeepSeek полагает, что инновации требуют отказа от шаблонного мышления. В то время как многие компании в сфере ИИ пошли по пути копирования OpenAI, DeepSeek с самого начала начала переосмысливать архитектуру алгоритмов.

Архитектура MLA: Разработанная DeepSeek архитектура MLA изначально была результатом личного интереса одного молодого исследователя, что подчеркивает важность, которую компания придает инновационным идеям.

Отказ от «стандартных решений»: У сотрудников DeepSeek не так много опыта в обучении моделей, что помогает им избегать копирования "стандартных решений" OpenAI.

Основа DeepSeek: Вычислительные мощности и финансирование

DeepSeek может сосредоточиться на обучении моделей благодаря достаточным вычислительным мощностям и финансовой поддержке. Компания не занимается другими видами деятельности и маркетинговыми кампаниями, направляя все ресурсы на обучение моделей.

DeepSeek демонстрирует новый подход к инновациям в сфере ИИ, делая ставку на молодежь, отказ от традиций и поддержку инноваций. Компания прокладывает свой уникальный путь к созданию AGI.