DeepSeek CFO严文韬已到岗 Kimi也招了二级市场背景高管 两家AI巨头抢人各有侧重
眼下天气虽已入秋，但AI人才市场的热度还在往上蹿。最近有个新动静，DeepSeek的CFO严文韬正式坐到了位置上。这事儿有点意思，Kimi和DeepSeek这两年好像总在一条道上撞见。Kimi前阵子也被传招了位搞二级市场的，专门管IR那摊事。
之前咱们同事燕秋老师聊过这事儿，说这背后透着股不一样的时代审美。搁以前，要拟上市的科技公司，挑CFO基本都爱找那种在大厂干过、或者有投行律所背景的。说白了，这种光鲜履历本身就是一张名片，对港美股上市还有上市后的股价都有加成。
按这套老规矩看，严文韬既没投行底子，也没典型的二级市场经验，算不得百分百对路的角色。 可专业和背景这东西，向来是给普通人套框用的。尤其像DeepSeek这种，按之前媒体报道的招人路子，真有点“不拘一格降人才”的意思。
严文韬这种跟着AI浪潮长起来的年轻人，脑子活络、身手灵活，就这么顺势挤进了牌局。 有位给这两家都递过简历的猎头叫Allen，他跟我说，对AI公司来讲，特别是DeepSeek和Kimi这种站在前沿的，骨子里还是在找那些顶级聪明、创新劲儿足的人。
不过这两家的口味差别挺明显。 就在前几天，两家几乎同时放出了招人风声，但画像和规模压根不在一个频道上。 9月8日，DeepSeek甩出新一波招聘计划，大概150个坑，主要冲着有2到10年经验的资深工程师去的，当然应届生和新锐人才也欢迎。
岗位集中在服务端开发和Agent弹性计算研发，方向涵盖大模型平台、Agent框架、API、线上服务、数据工程和底层调优，工作地点定在北京和杭州。 隔天，也就是9月9日，Kimi发了份全球招募令，要在全世界捞7个“wild card”，同时还把校招、社招和实习的口子全敞开了。
几乎同一时间点，两家最吸睛的AI公司都把招人牌子挂了出来，各自的小心思也摆上台面了。Allen总结道：“整体看，DeepSeek不太琢磨商业化，是个特别研究导向的公司。你把它想成硅谷那种AI实验室，就是实打实干研发的。
”所以DeepSeek选人，更看重学术成果、创新力和对AI的理解，这几块都是硬杠杠。 Kimi虽然大方向也是奔着AGI去的，但现在正忙着筹备IPO，自然也得留意偏商业化的那拨人。尤其在海外业务这块，Kimi现在的商业化规模和增速都挺猛，所以想在全世界多找些对口的人才。
这两家其实早前也给过类似信号。 DeepSeek的Harness团队负责人崔添翼，曾公开解释过为啥要招150人。他说，随着计算机领域资源规模越来越大，数据、机器、容器、训练任务、评测任务、Agent环境、用户和请求量都在疯涨，系统复杂度也跟着往上飙。
以前的后端系统越来越撑不住未来的规模需求，所以得大批量招人，对后端系统做升级、维护和重写。 这个变化直接反映在了招聘方式上。崔添翼提到，DeepSeek给社招重新设计了笔试和面试题。笔试里把以前的ACM类代码题砍了，换成了一堆系统设计题，得有实际工程经验才答得好。
“要是给应届的ACM金牌选手，估计得懵圈。但高水平的资深工程师做起来，应该很顺手。” 另外，笔试里的算法设计题只要写出清晰思路或伪代码就行，选择题也加了更多适合资深工程师、而不是校招生的内容。面试流程和题目同样是为高水平资深工程师量身重做的，整个招聘周期也比以前短了不少。
如果说DeepSeek在用工程能力和解决复杂问题的能力重新定义筛选标准，那Kimi则更早开始强调“不被定义”的人才。 今年5月，Kimi的新任总裁张予彤去了趟北大，跟光华管理学院的院长田轩做了场闭门对话。
张予彤说，Kimi偏爱两种人，一种是“不被标签化”的，另一种是偏执狂。她表示，公司不迷信学历和专业，更看重你是不是真的长期盯着AI看，愿不愿意为一个想法反复磨上百次、上千次。 但这套人才观，在这次Kimi的全球“wild card”招聘里，也惹来了一些议论。
Kimi在小红书上发的招聘文案写着，成立三年、三百多人、平均年龄不到三十岁，“一个人，可以成为一支队伍”。结果有网友在评论区怼了一句，一边喊着“不被定义”，一边又把“平均年龄不到30岁”当成标签到处宣传，这两件事凑一块儿，是不是有点自相矛盾？
在Allen眼里，Kimi虽然今年也融了不少钱，但整体组织架构还算稳当，没出现大面积的人才窟窿，所以现在更多是在找增量的新人。“它现在比较看重偏商业化的背景，可能会更挑剔一点。”Allen说，比如Kimi挺喜欢字节跳动出来的人，也喜欢那些AI Native创业公司的人。
从招聘体量上看，两家的确拉开了差距。 Allen透露，DeepSeek属于常年都在招，岗位基本都能在公司官网上查到，而且更新挺勤快，大部分信息都是公开的。“我觉得现在就是个招聘窗口期。毕竟刚拿了五百亿的融资，接下来每个团队基本都得把人数翻一番。
” 再加上DeepSeek在乌兰察布建算力中心，又会催生出一批新岗位。反观Kimi，现在更多是业务发展带来的新需求，加上人员流动后的补位。 但不管哪家，能真正过筛子的，比例都极低。这也让模型大厂之间的抢人战变得更直接。
“互相挖人，激烈肯定是激烈的。”Allen说。 说白了，不光是DeepSeek和Kimi，整个互联网和科技圈都在抢AI人才。阿里、字节这些大厂，八月份就开始铺2027届的应届生招聘了。再往前点，百度的秋招七月就提前起跑。
与此同时，各种面向顶尖人才的专属招聘通道也不断冒出来，有的干脆喊出“薪酬不设上限”，字节还为AI产品经理单独开了个“早鸟通道”。 在这种行情下，顶级AI人才的标价还在不停刷新。一些做大模型方向的博士毕业生，能拿到六百万以上的年薪；硕士也能摸到百万以上。
照目前的市场价，这已经是国内AI行业的天花板级待遇。 但有意思的是，当工资越抬越高，钱反而越来越难成为顶级人才流动的头号理由。 Allen跟我讲，现在最顶层的研究员，基本已经挖不动了。核心员工的薪水和待遇早就被推到高位，公司会尽量把人家的条件拉到对手能给的区间。
“在Kimi能拿两千万年薪，跑去DeepSeek拿两千万或者两千五百万，对他来说差别不大。” 除了把薪水顶到极限，企业还在加码提高核心人才的流动门槛。按Allen的说法，一些核心人才提了离职，还得熬大约三个月的脱敏期。
这期间人还在公司，但不安排核心活儿，满三个月才能走，然后竞业协议自动生效。这么一来，员工跳槽的机会成本变高，下家挖人的代价也更贵。“我挖你过来，结果你得等到下半年才能入职，三五个月后落地。等你进来了，手里那点最新的技术可能都已经过时了。
” 当钱拉不开明显差距时，真正让人下定决心走的，往往是些更个人化的因素。比如觉得自己没被公平对待，或者在团队里得不到认可，又或者是跟领导处不来。这些看似跟技术、商业无关的事儿，反倒成了核心人才流动的主要推力。
“目前市场已经高度市场化了，这些原因可能才是最关键的。”Allen说。 眼下，前两年那种近乎恐慌式的抢人，已经慢慢缓下来了。Allen提到，最顶级的模型算法人才，如今越来越接近“可遇不可求”的状态。“假如有位OpenAI的华人科学家辞职，所有头部公司大概率会第一时间冲上去搭线。
但要是只是个清华博士、一个普通的大模型研究员，市场的反应就完全不一样。” 这里头有个挺直观的变化，学历、公司背景、岗位经验这些过去能被量化的指标，正在从“准入门槛”退化成“参考变量”。 前不久，DeepSeek的核心工程师刘圣宇写了篇《我不得不把才华埋葬在昨天》，在网上炸开了锅。
这位亲身感受着AI重塑工作方式的人，也说不准自己的职业会飘向哪儿。但他信，不管时代怎么变，靠眼界、判断力、主观能动性和智力，照样能留在牌桌上，还能重新站回浪尖。 对多数人而言，未必能有这份底气。就算暂时没被AI替代，随着AI越来越强，“人才”的定义和价值也会被重写。
职业切换、能力重构和持续学习，才是所有想留在牌桌上的人手里的筹码。