DeepSeek contrata 17 puestos apostando todo por Agents: requiere uso intensivo de Claude Code, los puestos full-stack especifican Vibe Coding como prioridad

Según la monitorización de 1M AI News, DeepSeek ha abierto 17 puestos de trabajo centrados en el desarrollo, con un cambio claro de investigación en modelos básicos a la comercialización de agentes. Tres puestos exclusivos de agentes cubren toda la cadena de investigación de algoritmos, evaluación de datos e infraestructura: el investigador de algoritmos se enfoca en la aplicación del aprendizaje por refuerzo en la alineación de grandes modelos (RLHF/RLAIF, recompensas por proceso, aprendizaje de preferencias, etc.); el experto en evaluación de datos es responsable de construir conjuntos de datos de evaluación y diseñar casos de prueba para capacidades como planificación, llamadas a herramientas, interacción múltiple y memoria a largo plazo; el ingeniero de infraestructura construye la base para la operación de agentes, integrando herramientas externas en la infraestructura de aprendizaje por refuerzo y creando plataformas de evaluación.

Hay dos señales importantes en los requisitos de contratación. Varios puestos indican claramente que se prioriza a quienes hagan un uso intensivo de herramientas de programación AI como Claude Code, Cursor y Copilot. En la descripción del puesto de ingeniero de desarrollo full-stack, aparece una frase poco común: «Como usuario intensivo de Vibe Coding, explorar continuamente aplicaciones innovadoras de las capacidades del modelo en productos», mientras que la tarea principal del mismo puesto es construir «la próxima generación de plataformas de orquestación y aislamiento de contenedores para soportar la operación de una gran cantidad de agentes AI».

El puesto de gerente de producto de estrategia de modelos tiene un enfoque exclusivo en agentes, requiriendo que los candidatos conozcan productos como Claude Code, OpenClaw y Manus, y que tengan visión sobre escenarios de alto valor (incluyendo asistentes personales, Deep Research, flujos de trabajo automatizados, control de dispositivos multimodales), además de liderar el diseño del sistema de evaluación de agentes y la planificación de datos de entrenamiento. En comparación con enero de este año, cuando los puestos principales se centraban en áreas generales como «Investigador en aprendizaje profundo - AGI», esta vez el enfoque de contratación claramente se ha desplazado hacia la comercialización de agentes.