Siapa Saja yang Sebenarnya Direkrut oleh Anthropic? 1.680 CV Memberikan Jawabannya

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-15Terakhir diperbarui pada 2026-06-15

Abstrak

Analisis terhadap 1.680 riwayat hidup insinyur di Anthropic mengungkap gambaran tak terduga: perusahaan ini lebih mengutamakan "pembangun" (builder) berpengalaman daripada "peneliti" murni. Berdasarkan data LinkedIn, tim teknik Anthropic berkembang pesat dalam 18 bulan terakhir, dengan lebih dari separuh insinyurnya baru bergabung kurang dari setahun. Rekrutan baru umumnya sangat senior, dengan pengalaman kerja rata-rata 12,2 tahun, dan banyak berasal dari perusahaan dengan reputasi teknik kuat seperti Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, dan Palantir. Latar belakang insinyur cenderung pada infrastruktur, sistem backend, sistem terdistribusi, database, dan keamanan. Hanya 13,7% yang bergelar PhD. Sumber rekrutan terbesar adalah Google, bukan laboratorium AI pesaing. Untuk kandidat awal karir (kurang dari 6 tahun pengalaman), jalan masuk biasanya melalui magang di perusahaan top, prestasi kompetisi, publikasi makalah, atau pengalaman di proyek keselamatan/alignment AI. Intinya, Anthropic beroperasi lebih seperti perusahaan infrastruktur yang sangat terengineering. Saran bagi pelamar: soroti pengalaman membangun dan mengembangkan sistem berskala besar, bukan hanya keahlian riset.

Catatan Editor: Dunia luar sering membayangkan Anthropic sebagai laboratorium AI yang terdiri dari doktor, peneliti, dan pakar model mutakhir. Namun, analisis terhadap riwayat hidup 1.680 insinyur ini memberikan jawaban yang lebih realistis: inti dari Anthropic bukan hanya "penelitian", melainkan "pembangunan".


Artikel ini menganalisis 5.306 profil LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai perusahaan tempat kerja saat ini, dan kemudian menyaring 1.680 riwayat hidup insinyur di antaranya, menghasilkan kesimpulan yang kontra-intuitif: profil talenta inti Anthropic bukanlah "peneliti" seperti yang dibayangkan dunia luar, melainkan sekelompok "pembangun" (builder) yang berpengalaman—orang-orang yang benar-benar mampu membangun, menjalankan, dan mengembangkan sistem berskala besar.

Data menunjukkan bahwa tim teknik Anthropic hampir seluruhnya terbentuk dalam 18 bulan terakhir: lebih dari setengah insinyur saat ini telah bergabung kurang dari setahun. Namun, karyawan baru umumnya sangat senior, dengan pengalaman kerja median sebelum bergabung mencapai 12,2 tahun, dan banyak berasal dari perusahaan-perusahaan yang terkenal dengan kemampuan teknik dan infrastrukturnya seperti Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir.

Ini juga menjelaskan fokus sebenarnya dari organisasi teknik Anthropic: dibandingkan dengan penelitian model yang menjadi sorotan publik, perusahaan ini lebih mirip perusahaan infrastruktur yang sangat terrekayasa (highly engineered). Latar belakang insinyurnya terutama terkonsentrasi pada infrastruktur, backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan; hanya 13,7% yang bergelar doktor, mayoritas adalah insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister.

Peluang untuk karier awal bukan tidak ada sama sekali, tetapi ambang batasnya juga sangat tinggi: magang di perusahaan teknologi papan atas, prestasi kompetisi, publikasi makalah, atau pengalaman proyek keamanan/penyelarasan AI (AI safety/alignment) sering menjadi sinyal seleksi pengganti pengalaman kerja.

Saran penulis di akhir juga cukup langsung: jika ingin bergabung dengan Anthropic, jangan tulis resume Anda seperti yang ditujukan untuk laboratorium penelitian, melainkan soroti sistem berskala besar yang benar-benar pernah Anda bangun, kembangkan, dan rawat. Kompetisi AI mutakhir di lapisan dasarnya semakin mendekati kompetisi kemampuan teknik dan kemampuan infrastruktur.

Berikut adalah teks aslinya:

Pembangun, Bukan Peneliti

Saya mengambil (scrape) semua profil LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai pemberi kerja saat ini, total 5.306 orang. Kemudian, saya menyaring 1.680 orang yang benar-benar berada di posisi teknik, dan selanjutnya melihat 7.986 catatan dalam deskripsi pekerjaan masa lalu mereka, menganalisis apa yang mereka lakukan sebelum bergabung dengan Anthropic.

Berikut hasilnya.

Organisasi Ini Hampir Mengembang dalam Semalam

Hanya ada 15 insinyur yang bergabung dengan Anthropic sebelum tahun 2021 dan masih bekerja hingga sekarang. Pada tahun 2025, tim teknik organisasi ini hampir meluas tiga kali lipat, dengan penambahan 686 insinyur baru tahun itu; kecepatan perekrutan tahun 2026 juga diperkirakan setara, dengan penambahan 455 orang hingga Juni.

Di tim teknik saat ini, separuh orang memiliki masa kerja di Anthropic kurang dari setahun. 53% orang bergabung dalam 12 bulan terakhir. Masa kerja median: 10 bulan.

Ini adalah organisasi berskala besar, tetapi hampir seluruhnya dibangun dalam waktu sekitar 18 bulan.

Hampir Hanya Merekrut Insinyur Senior

Pengalaman kerja median sebelum bergabung dengan Anthropic adalah 12,2 tahun. 50% di tengah memiliki pengalaman 8,8 hingga 16,5 tahun. Dari 1.680 orang ini, hanya 50 orang yang pengalaman kerjanya kurang dari 3 tahun. 44% orang memiliki pengalaman kerja 13 tahun atau lebih. Rekrutmen lulusan baru pada dasarnya tidak ada.

Dengan kata lain, karyawan baru tipikal Anthropic adalah seorang insinyur dengan pengalaman 12 tahun, tetapi hanya bekerja di Anthropic selama 10 bulan.

Jelas Lebih Condong ke Infrastruktur, Daripada Penelitian dalam Arti Tradisional

Latar belakang infrastruktur muncul dalam riwayat hidup 40% insinyur. Backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan masing-masing menyumbang sekitar 20%. Pembelajaran penguatan (reinforcement learning/RL), yang merupakan "RL" dalam RLHF, hanya muncul dalam riwayat hidup 3,3% orang.

Insinyur tipikal Anthropic biasanya membangun sistem produksi berskala besar selama satu dekade terakhir di penyedia layanan cloud berskala sangat besar, atau di startup yang berfokus pada infrastruktur.

Keterampilan yang mereka cantumkan juga menunjukkan hal yang sama: Python 585 orang, Java 566 orang, C++ 443 orang, JavaScript 376 orang, SQL 302 orang, Linux 230 orang, Sistem Terdistribusi 189 orang, AWS 154 orang. Pekerjaan pelatihan model yang terdengar lebih "seksi" tentu ada, tetapi proporsinya rendah.

Sumber Talenta Terbesar Bukan Laboratorium, Melainkan Google

Banyak yang mengira Anthropic terutama merekrut orang dari OpenAI dan DeepMind. Namun, saluran talenta terbesarnya, dengan selisih jauh, adalah Google. Laboratorium pesaing itu hanyalah dua pilar kecil di tengah grafik.

Anthropic jelas lebih menyukai perusahaan-perusahaan yang terkenal dengan ketelitian rekayasanya (engineering rigor): Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Jika melihat di mana insinyur-insinyur ini pernah bekerja sebelumnya, peringkatnya adalah: Google 405 orang, Meta 273 orang, Amazon 197 orang, Microsoft 171 orang, Stripe 124 orang, Apple 87 orang, Stanford 68 orang, DeepMind 62 orang, Airbnb 51 orang, OpenAI 48 orang. Separuh dari tim teknik saat ini, yaitu 50%, memiliki setidaknya satu kali pengalaman kerja di FAANG dalam riwayat hidupnya.

Tentu saja, mereka juga merekrut dari laboratorium AI lainnya. OpenAI adalah salah satu dari lima sumber langsung terbesar, DeepMind adalah salah satu dari enam sumber langsung terbesar. Sekitar 94 insinyur pindah langsung dari laboratorium AI mutakhir lainnya ke Anthropic.

Mitos tentang Doktor

Hanya 13,7% orang yang memiliki gelar doktor. Sekitar satu dari tujuh orang.

Target rekrutan tipikal Anthropic bukanlah ilmuwan peneliti, melainkan insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister. Bayangan "seluruh laboratorium adalah doktor" pada tingkat tim teknik pada dasarnya salah.

Distribusi latar belakang pendidikan juga sepenuhnya sesuai dengan gambaran organisasi "tipe pembangun": Ilmu Komputer 819 orang, diikuti Matematika 78 orang, Fisika 70 orang, Teknik Komputer 69 orang. Filsafat juga masuk 20 besar, total 13 orang, mungkin terkait dengan bidang keamanan.

Stanford Jelas Memimpin sebagai Sumber Rekrutan

Dari sisi institusi pendidikan, peringkat kumulatif historis adalah: Stanford 144 orang, Berkeley 118 orang, MIT 80 orang, CMU 73 orang, Harvard 42 orang, Cambridge 39 orang, UW 36 orang, Waterloo dan Cornell masing-masing 35 orang, Oxford 33 orang, Princeton 32 orang. Empat institusi teratas ini menggabungkan seperempat dari seluruh tim teknik.

80% orang memiliki jabatan yang sama.

"Member of Technical Staff" (Anggota Staf Teknis/MoTS).

Seorang mantan CTO Instagram, beberapa mantan pendiri Adept, dan staf pengajar Stanford, jabatan mereka di Anthropic hanyalah "MoTS". Rataannya (flattening) jabatan ini jelas disengaja. Senioritas dan fungsi spesifik sengaja disembunyikan dalam desain.

Di Mana Satu-Satunya Jalur Masuk ke Anthropic bagi Orang di Tahap Karier Awal?

Ada 172 insinyur dengan pengalaman kerja kurang dari 6 tahun, 50 di antaranya kurang dari 3 tahun. Namun, mereka bukan lulusan baru dalam arti biasa. Mereka secara kasar terbagi menjadi dua kategori, hampir tidak ada insinyur menengah biasa di antaranya.

Dibandingkan dengan seluruh tim teknik, mereka menunjukkan karakteristik yang jelas berbeda: proporsi doktor lebih tinggi, mencapai 19%, sedangkan keseluruhan 13,7%; proporsi jabatan produk/SWE tiga kali lipat dari keseluruhan, mencapai 15%, sedangkan keseluruhan hanya 5%; kemungkinan mereka memiliki riwayat FAANG juga jauh lebih rendah, hanya 32%, sedangkan keseluruhan 50%.

Pengganti tahun pengalaman mereka adalah modal prestise jenis lain:

Saluran magang. 50% di antaranya mencantumkan pengalaman magang di perusahaan-perusahaan berikut: Meta 16 orang, Google 10 orang, DeepMind 6 orang, Microsoft 5 orang, Amazon 5 orang, ditambah Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Dari perdagangan kuantitatif ke laboratorium AI. 9% orang pernah berada di lembaga perdagangan (trading) papan atas, termasuk Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Ini adalah sekelompok talenta muda bertipe kompetisi matematika/komputer, yang masuk ke laboratorium AI melalui industri perdagangan frekuensi tinggi (high-frequency trading).

Fellowship arah penyelarasan (Alignment). 6% orang pernah terlibat dengan MATS, SERI, Redwood, atau ARC. Ini adalah pintu masuk yang hampir hanya terbuka untuk talenta awal, dan hampir tidak ada di kalangan senior.

Gambaran yang sangat jelas adalah: MIT, medali perak IOI, peringkat Codeforces 2900+, langsung masuk ke bidang reinforcement learning dan keamanan setelah bekerja empat tahun. Dasar seleksi mereka bukanlah lama bekerja, melainkan peringkat kompetisi dan publikasi makalah.

Insinyur muda ini juga lebih internasional dibandingkan insinyur senior. Sumber institusi untuk insinyur berpengalaman rendah termasuk: Berkeley 15 orang, Stanford 14 orang, Cambridge 10 orang, MIT 7 orang, Tsinghua 7 orang, Oxford 6 orang, ditambah Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong University, ETH Zürich.

Lantas, Bagaimana Anda Harus Memahami Informasi Ini?

Jika Anda ingin bergabung dengan Anthropic sebagai insinyur, jangan tulis resume Anda seperti yang ditujukan untuk laboratorium penelitian, tulis seperti yang ditujukan untuk perusahaan infrastruktur. Tunjukkan sistem yang benar-benar pernah Anda bangun dan kembangkan. Inilah resume yang diterima.

Tahap karier awal adalah satu-satunya pengecualian. Pada tahap ini, ambang batasnya bukan pengalaman kerja biasa, melainkan magang papan atas, peringkat kompetisi, atau makalah.

Jika Anda sedang bersaing merebut orang dengan Anthropic, target Anda bukanlah "doktor" atau "latar belakang laboratorium" itu sendiri, melainkan para Pembangun senior dari penyedia layanan cloud berskala sangat besar atau perusahaan dengan reputasi teknik yang sangat kuat: mereka memiliki sekitar 12 tahun pengalaman, mungkin berasal dari Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic telah aktif memancing di kolam talenta ini.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa kesimpulan utama dari analisis profil 1.680 insinyur di Anthropic?

AAnalisis menunjukkan inti talenta Anthropic bukanlah peneliti, tetapi 'builder' atau pembangun — insinyur berpengalaman yang mampu membangun, menjalankan, dan mengembangkan sistem skala besar. Tim lebih menyerupai perusahaan infrastruktur yang sangat termekanisasi daripada lab penelitian AI.

QBerapa tahun pengalaman kerja median yang dimiliki insinyur sebelum bergabung dengan Anthropic?

APengalaman kerja median sebelum bergabung dengan Anthropic adalah 12.2 tahun. 44% insinyur memiliki 13 tahun atau lebih pengalaman. Hanya 50 dari 1.680 insinyur memiliki pengalaman kurang dari 3 tahun.

QLatar belakang teknis apa yang paling dominan di kalangan insinyur Anthropic?

ALatar belakang infrastruktur adalah yang paling dominan, muncul di 40% profil. Bidang seperti backend, sistem terdistribusi, database, dan keamanan masing-masing muncul di sekitar 20% profil. Keterampilan yang paling sering disebut adalah Python, Java, C++, JavaScript, SQL, Linux, dan sistem terdistribusi.

QPerusahaan apa yang menjadi sumber talenta terbesar bagi Anthropic?

ASumber talenta terbesar adalah Google, jauh melampaui sumber lainnya. Perusahaan lain yang menjadi sumber utama termasuk Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, dan Palantir — perusahaan yang terkenal dengan kemampuan rekayasa dan infrastrukturnya.

QBagaimana seseorang dengan pengalaman karir awal dapat bergabung dengan Anthropic?

AJalur utama untuk kandidat berpengalaman rendah (kurang dari 6 tahun) adalah melalui prestasi luar biasa, bukan pengalaman kerja biasa. Ini termasuk magang di perusahaan top seperti FAANG atau lab AI, peringkat tinggi dalam kompetisi pemrograman (seperti IOI, Codeforces), publikasi penelitian, atau pengalaman dalam program fellowship keselamatan/penyelarasan AI (seperti MATS, SERI).

Bacaan Terkait

Saham Momentum Teknologi AS Catat Kenaikan Terbesar dalam Sejarah dalam Satu Hari, Tapi Apakah Kejatuhan Sudah Berakhir?

Saham momentum teknologi AS mengalami reli dramatis pada Selasa (21 Juli), dengan Indeks Faktor Momentum TMT Morgan Stanley melonjak lebih dari 12% - kenaikan satu hari terbesar dalam catatan. Indeks momentum beta tinggi Goldman Sachs juga naik tajam. Reli ini didorong terutama oleh sektor semikonduktor, dengan indeks Philadelphia Semiconductor naik 4.6%. Aksi ini terjadi setelah tiga hari penurunan dan kejatuhan kumulatif 33% untuk saham momentum, yang memicu aksi 'short squeeze' dimana investor yang short terpaksa menutupi posisi mereka. Namun, kualitas reli dipertanyakan. Volume perdagangan rendah dan lebih banyak saham turun daripada naik di S&P 500, menunjukkan reli sempit yang dipimpin oleh sedikit saham besar. BTIG memperingatkan bahwa reli telah mencapai level resistensi kunci dan merekomendasikan untuk mengurangi eksposur, mengingat volatilitas ekstrem dan karakteristik yang mirip dengan periode gelembung dot-com. Di sisi lain, Goldman Sachs dan UBS melihat penjualan momentum mendekati akhir, dengan posisi yang telah berkurang drastis dan tidak ada katalis fundamental baru, sehingga mungkin menjadi peluang untuk menambah eksposur secara bertahap. Faktor kunci berikutnya adalah musim laporan keuangan, dengan laporan Alphabet tentang panduan belanja modal AI-nya menjadi sorotan. Sementara itu, pasar obligasi memberi sinyal peringatan, karena imbal hasil obligasi pemerintah AS naik, didorong oleh kenaikan harga minyak di atas $90 akibat ketegangan Timur Tengah. Beberapa analis memperingatkan bahwa kenaikan lebih lanjut dalam imbal hasil obligasi dapat membebani pasar saham.

marsbit20m yang lalu

Saham Momentum Teknologi AS Catat Kenaikan Terbesar dalam Sejarah dalam Satu Hari, Tapi Apakah Kejatuhan Sudah Berakhir?

marsbit20m yang lalu

Saham 'Teknologi Momentum' AS Catat Kenaikan Terbesar Sejarah dalam Sehari, tapi Apakah Jatuhnya Sudah Berakhir?

Saham momentum teknologi AS mengalami rebound dramatis pada Selasa (21/7). Indeks momentum TMT Morgan Stanley melonjak lebih dari 12%, rekor kenaikan harian terbesar dalam sejarah. Indeks momentum beta tinggi Goldman Sachs (GSCBHMOM) naik sekitar 8.5%, kinerja harian terkuat sejak April 2025. Sektor semikonduktor, dengan Indeks Semikonduktor Philadelphia naik 4.6%, menjadi pendorong utama. Rebound ini terjadi setelah penurunan selama tiga hari berturut-turut dan kejatuhan kumulatif 33% untuk saham momentum. Analis menyebut rebound ini didorong oleh "short squeeze" atau pemaksaan likuidasi posisi jual, terutama dari pedagang di Korea Selatan dan Jepang yang terkena margin call. Namun, kualitas rebound dipertanyakan karena volume perdagangan rendah dan lebih banyak saham yang turun daripada naik di S&P 500 meski indeks naik, menunjukkan kelemahan dalam keluasan pasar. Pandangan institusi keuangan terpecah. BTIG memperingatkan rebound telah mencapai level resistensi kunci dan merekomendasikan untuk mengurangi posisi. Sebaliknya, Goldman Sachs dan UBS percaya penjualan momentum mendekati akhir dan melihatnya sebagai peluang untuk membeli secara bertahap, meski dengan struktur terbatas risikonya. Laporan keuangan musim ini, terutama dari Alphabet yang dijadwalkan minggu ini, akan menjadi katalis kunci berikutnya. Pasar akan sangat memperhatikan panduan pengeluaran modal Alphabet untuk petunjuk arah pengeluaran AI. Sementara itu, pasar obligasi memberi sinyal peringatan dengan kenaikan imbal hasil obligasi AS, didorong oleh kenaikan harga minyak di atas $90 per barel akibat ketegangan geopolitik di Timur Tengah. Beberapa analis memperingatkan bahwa kenaikan lebih lanjut dalam imbal hasil obligasi jangka panjang dapat membebani pasar saham.

链捕手22m yang lalu

Saham 'Teknologi Momentum' AS Catat Kenaikan Terbesar Sejarah dalam Sehari, tapi Apakah Jatuhnya Sudah Berakhir?

链捕手22m yang lalu

Bersatu Terus Berpisah, Berpisah Terus Bersatu: Ketika L1 Menjadi Rollup Dirinya Sendiri, Apa Akhir dari Ethereum?

"Setelah sekian lama, akhirnya terpecah; setelah terpecah, akhirnya kembali bersatu." Judul artikel ini secara tepat menggambarkan tantangan dan evolusi dalam hubungan antara Lapisan 1 (L1) dan Lapisan 2 (L2) Ethereum. Artikel ini membahas bagaimana visi awal L2 sebagai solusi penskalaan utama Ethereum, yang bertujuan menyediakan ruang blok yang murah dan efisien, kini sedang ditinjau ulang seiring dengan peningkatan kapasitas penskalaan L1 itu sendiri. Dengan penggabungan rute pekerjaan protokol "Scale", Ethereum kini melihat penskalaan L1 dan L2 sebagai kerangka kerja yang terpadu. Hal ini menggeser peran L2 dari sekadar penyedia ruang transaksi yang lebih murah menjadi penyedia fungsi yang terdiferensiasi, seperti optimasi aplikasi tertentu, fitur privasi, dan model tata kelola yang lebih fleksibel. L2 kini dilihat sebagai spektrum lingkungan eksekusi yang membangun berbagai tingkat hubungan keamanan, penyelesaian, dan likuiditas dengan Ethereum L1. Masalah fragmentasi yang ditimbulkan oleh banyaknya L2 juga menjadi fokus penting. Pengalaman pengguna yang terfragmentasi, dengan aset dan aplikasi yang tersebar di berbagai rantai, mendorong pengembangan solusi interoperabilitas seperti kerangka Open Intents dan Ethereum Interoperability Layer (EIL). Tujuannya adalah untuk membuat interaksi antar-L2 terasa seperti bertransaksi pada satu rantai tunggal. Memperpendek waktu finalitas L1 menjadi detik juga merupakan target jangka panjang yang penting untuk meningkatkan kepercayaan dan efisiensi dalam berbagi status antar lingkungan eksekusi. Gagasan yang lebih mendalam adalah bahwa dengan masuknya sistem bukti (seperti zkEVM) ke dalam protokol inti, L1 Ethereum sendiri pada akhirnya dapat mengadopsi pola verifikasi yang mirip dengan Rollup, di mana sebagian node melakukan eksekusi berkinerja tinggi dan node lainnya memverifikasi bukti kriptografisnya. Ini mengaburkan batas tradisional antara L1 dan L2, mengubah Rollup dari sekadar hierarki di atas L1 menjadi arsitektur eksekusi dan verifikasi yang lebih universal. Kesimpulannya, masa depan Ethereum bukanlah tentang L1 yang menghilangkan kebutuhan akan L2, atau sebaliknya. Masa depan terletak pada pembentukan ekosistem di mana berbagai lingkungan eksekusi (L2) dengan fungsi dan kinerja yang berbeda-beda dapat hidup berdampingan, sambil berbagi fondasi keamanan, likuiditas, dan hubungan status yang kuat dengan hub global L1. Tantangan berikutnya adalah menyatukan kembali kapasitas yang telah dipecah ini menjadi pengalaman yang kohesif dan andal, sambil tetap mempertahankan keuntungan penskalaan yang telah diraih.

链捕手35m yang lalu

Bersatu Terus Berpisah, Berpisah Terus Bersatu: Ketika L1 Menjadi Rollup Dirinya Sendiri, Apa Akhir dari Ethereum?

链捕手35m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli PEOPLE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian ConstitutionDAO (PEOPLE) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli ConstitutionDAO (PEOPLE) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan ConstitutionDAO (PEOPLE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan ConstitutionDAO (PEOPLE) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading ConstitutionDAO (PEOPLE)Lakukan trading ConstitutionDAO (PEOPLE) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

681 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli PEOPLE

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga PEOPLE (PEOPLE) disajikan di bawah ini.

活动图片