Epoch AI调查了6家中国AI公司1604个岗位，从经验门槛到出海路线，招聘里到底都有哪些牌。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。
换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
这是 Epoch AI 刚调查完 1604 份中国 AI 招聘启事得出的结论。
很多人想搞懂 DeepSeek、阿里、字节这些中国 AI 公司到底在干什么，通常只有两招：啃它们的技术论文，或者刷新闻、追小道消息。
Epoch AI 这次用了一招——直接去扒他们的招聘启事。
逻辑很简单：公司要招什么人，就暴露了它想造什么、卡在哪里。你不用看它说了什么，看它把钱砸在哪就够了。
于是他们把 DeepSeek、MiniMax、月之暗面、Z.ai（智谱）、字节、阿里六家最值得关注的公司、超过 1600 个岗位全捞了出来。
经验门槛：不看资历看脑子
美国前沿 AI 实验室招人，平均要求 5.5 年从业经验；中国只要 1.6 年。
这不是中国公司不挑人，而是它们压根不靠资历挑人。
DeepSeek 创始人梁文锋有句话很直接：「做长期的事，经验没那么重要，基础能力、创造力和热情更重要。」
DeepSeek核心技术岗，大多数是应届生或者工作一两年的年轻人。
结果呢？这帮「没经验」的年轻人学术积累一点不虚。
最经典的案例就是多头潜在注意力机制（MLA），直接出自一个年轻研究员的个人兴趣，公司围绕这个想法建了团队、砸了几个月算力，最终搞出了让 DeepSeek-V3 训练成本暴降的核心架构。
而就在昨天，DeepSeek 放出了一份招聘公告。用人理念写得极其直白：「让新人直接承担最核心、最重要的任务。」
字节也没闲着，专门搞了个「Top Seed」计划，不限专业背景，只看研究潜力，目标是找到「大模型领域前 5% 的人才，做 95% 的人做不到的事」。
2026 年校招季，字节 5000 多个岗位中 90% 和 AI 相关，研发岗同比增长 23%。校园岗位占到中国实验室在招工程岗的近 20%。
三城分天下
在美国搞前沿 AI，去哪儿？
湾区，没别的选择——约 85% 的岗位扎堆在旧金山一地。你不在旧金山，你就不在 AI 的主牌桌上。
中国呢？也集中，但分散得多。
北京、杭州、上海三个中心，吃下了 93% 标注地点的岗位，其中北京一城占 63%。
Epoch AI 的数据截至 2026 年 6 月 23 日，他们用一种很聪明的算法来避免重复计数：一个岗位如果标了三个城市，就把 1/3 分给每个城市。
为什么中国没像湾区那样「一城独大」？
两个原因。第一，各省卷得厉害。
地方政府拿补贴扶持本地公司，争自己的「省冠军」——北京有字节，我就要扶持杭州的DeepSeek、上海的 MiniMax，自然冒出更多中心。
第二，清华、北大、浙大、上交这些顶尖高校源源不断往外送人，公司干脆把总部扎在人才旁边，招人成本更低、响应更快。
这种「多中心」的格局，也让中国 AI 人才的流动性更高。
你在北京干两年觉得卷不动了，跳槽去杭州也是无缝衔接——不像美国，你想离开旧金山搞前沿 AI，选项基本为零。
一个深耕甲方，一个征服老外
Anthropic 明显比 OpenAI 更偏 2B。这套差异，在中国初创身上也成立。
数字不说谎。
Z.ai 的市场岗多数是 B2B 销售，瞄准的是政府机构、能源国企、金融机构这些大客户，2025 年大部分收入来自在客户的基础设施上跑模型。
Z.ai 的招聘启事甚至有专门面向美国市场扩展的岗位，目标锁定财富全球 500 强企业。
MiniMax 走的是另一条路。MiniMax 的大部分收入来自 Talkie、海螺 AI 这类面向个人的 AI 原生产品。
它的市场岗主力是营销，不是销售——因为 C 端产品靠的是让用户自己来，而不是一个个去谈。
但论出海，MiniMax 光在旧金山就挂了 16 个岗位，香港、伦敦、新加坡等到处招人。
死磕 Agent
招聘启事还暴露了一件事：谁在收窄焦点，谁在四面下注。
DeepSeek、月之暗面这类初创，岗位几乎都围着 LLM 转。最能说明问题的是 DeepSeek 正在组建的全新 Harness 团队。
DeepSeek 资深研究员陈德里说得很直接：「简单来说，就是对标 Claude Code，做 DeepSeek Code Harness。」
Harness 架构是 Anthropic 从 2025 年底开始推的智能体工程基础设施框架，标志着 AI 工程实践从提示词工程走向构建完整的智能体运行环境。
DeepSeek 不光要跟，还要自己干一套。
团队负责人崔添翼近日在社交平台发文说，Harness 是新设部门，目标宏大、任务繁重，人员缺口很大，「我每天都在面试，也在各个平台发布招聘小广告。」
Z.ai 聚焦模型之余，也开了两个机器人岗位，塞进新设的 X-Lab 去啃新架构。
而字节、阿里这种大平台，早就尝试了更多的领域。
字节 Seed 团队在招机器人多模态大模型研究员、机器人强化学习研究员，从抓取操控到运动控制全覆盖；阿里 Qwen 团队甚至专门招人做汽车座舱的语音助手 Agent——你下次坐进一辆智能车里对着空气说话，背后响应你的可能就是通义千问。两家还都在招可穿戴硬件相关的岗位。
道理不复杂：大平台在供应链里站稳了脚，有底气下大赌注、造各种实体玩意儿——字节有 TikTok 的流量帝国，阿里有云计算和电商的基础设施，它们有资本同时押注十个方向。
初创没这本钱，只能收窄战线，把模型、架构这件事做到极致。
DeepSeek们在憋什么大招？
就像美国实验室各有性格——Anthropic 痴迷安全、信奉「代码即一切」，OpenAI 把 AI 当通用技术到处铺，谷歌押注 AI for Science。
Z.ai 像 Anthropic 一样死磕 2B，把模型搬进机房里；MiniMax 带着 Talkie 杀向全球，大部分收入来自海外，活成了中国 AI 出海的标杆；DeepSeek 用一群应届生和「没有 KPI」的文化，搞出了让华尔街蒸发万亿美元的模型；字节、阿里在 LLM 之外铺机器人和硬件，要把 AI 装进每一个物理设备里。
各有各的解法。
这些藏在招聘启事里的细节，恰恰比任何一篇官方通稿都更诚实。
那么问题来了。老铁，你要投哪家？
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