Published on

DeepSeek'in İşe Alım Anlayışı: Akademik, Genç ve Yarışma Karşıtı

Yazarlar
  • avatar
    Ad
    Ajax
    Twitter

DeepSeek, yapay zeka alanında adından söz ettiren bir şirket olarak, insan kaynakları stratejisiyle de dikkat çekiyor. Şirketin bu özgün yaklaşımı, genç yetenekleri nasıl cezbedip inovasyonu teşvik ettiğini ortaya koyuyor. DeepSeek'in temel felsefesi, akademik mükemmeliyete, genç beyinlere ve rekabetten uzak bir çalışma ortamına dayanıyor.

DeepSeek'in Yetenek Profili: Genç, Başarılı, Yeni Mezunlar

DeepSeek, yetenek stratejisinin merkezine genç ve başarılı yeni mezunları yerleştiriyor. OpenAI'nin eski politika direktörü Jack Clark tarafından "anlaşılmaz dehalar" olarak nitelendirilen bu genç yetenekler, sadece 6 milyon dolarlık bir bütçeyle GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'i geride bırakan DeepSeek-V3 modelini geliştirdi. DeepSeek'in kurucusu Liang Wenfeng, ekibinin önde gelen üniversitelerin yeni mezunları, doktora stajyerleri ve birkaç yıllık deneyime sahip genç profesyonellerden oluştuğunu belirtiyor.

Ekip Yönetimi: Düz Hiyerarşi, Akademik Yaklaşım, Yarışma Karşıtlığı

DeepSeek, çalışanların unvanlarının önemini azalttığı düz bir hiyerarşi modelini benimsiyor. Yaklaşık 150 kişiyle sınırlı tutulan ekip büyüklüğü, çalışanlar arasında serbest iletişimi ve yaratıcı düşünceyi teşvik ediyor.

  • Akademik Ortam: DeepSeek'in organizasyon yapısı, akademik araştırma kurumlarına benziyor. Her üye, belirli hedeflere göre araştırma gruplarına ayrılıyor ve grup içinde sabit bir iş bölümü olmadan, sorunları birlikte çözüyor.

  • Yarışma Karşıtı Mekanizma: DeepSeek, kurum içinde rekabeti yasaklayarak insan gücü ve kaynak israfını önlemeyi, ekip uyumunu korumayı ve yetenek istikrarını sağlamayı hedefliyor.

  • Sınırsız Hesaplama Kaynakları: Potansiyel taşıyan teknik öneriler için DeepSeek, "sınırsız" hesaplama gücü desteği sağlayarak inovasyonu garanti altına alıyor.

  • Rekabetçi Maaşlar: DeepSeek, en iyi yetenekleri çekmek için ByteDance'in araştırma ve geliştirme departmanlarına denk ve hatta daha yüksek maaşlar sunuyor.

Alışılmadık Bir Yetenek Kazanımı: Deneyime Değil Potansiyele Odaklanma

DeepSeek, deneyimli teknik personelden ziyade, iş deneyimi olmayan gençlere öncelik veriyor. Şirket, zengin iş deneyimine sahip kişilerin geleneksel düşünce kalıplarına bağlı kalabileceğine inanırken, gençlerin inovasyon potansiyelinin daha büyük olduğunu düşünüyor.

  • Seçim Kriterleri: DeepSeek, üniversite geçmişinin yanı sıra, ACM/ICPC gibi uluslararası öğrenci programlama yarışmalarındaki altın madalya gibi yarışma başarılarına da büyük önem veriyor.

  • Çeşitli Geçmişler: DeepSeek'in çalışanları, bilgisayar bilimi alanından gelmeyen, kendi kendini yetiştirerek yapay zeka alanına giren pek çok farklı geçmişe sahip.

İnovasyon Alışkanlıkları Kırmaktan Doğar

DeepSeek, inovasyonun alışkanlıkları kırmayı gerektirdiğine inanıyor. Birçok yapay zeka şirketi OpenAI'yi taklit etme alışkanlığına düşerken, DeepSeek algoritma mimarisini ilk günden itibaren sorgulamaya başladı.

  • MLA Mimarisi: DeepSeek'in kendi geliştirdiği MLA mimarisi, aslında genç bir araştırmacının kişisel ilgisinden doğdu ve şirketin yenilikçi fikirlere verdiği önemi gösteriyor.

  • "Standart Cevapları" Kopyalamamak: DeepSeek çalışanlarının model eğitiminde çok fazla deneyimi olmaması, onların OpenAI'nin "standart cevaplarını" kopyalamaktan kaçınmalarını sağlıyor.

DeepSeek'in Temeli: Yeterli Hesaplama Gücü ve Finansman

DeepSeek, yeterli hesaplama gücü ve finansman desteği sayesinde model eğitimine odaklanabiliyor. Şirket, diğer işlere ve pazarlama faaliyetlerine yatırım yapmayıp, tüm kaynaklarını model eğitimine aktarıyor.

DeepSeek'in yetenek anlayışı ve yönetim modeli, yapay zeka alanındaki inovasyon için yeni bir bakış açısı sunuyor. Gençlere öncelik vererek, gelenekleri yıkarak ve inovasyonu teşvik ederek, DeepSeek kendine özgü bir AGI yolu keşfediyor. Bu yaklaşım, şirketin sadece teknik başarıya ulaşmakla kalmayıp, aynı zamanda geleceğin yapay zeka uzmanlarını yetiştirmeye de odaklandığını gösteriyor. DeepSeek'in bu stratejisi, diğer şirketlere de ilham vererek, yapay zeka alanında daha yenilikçi ve dinamik bir ekosistemin oluşmasına katkıda bulunabilir.