Комментарий редакции: Внешний мир часто представляет Anthropic как AI-лабораторию, состоящую из докторов наук, исследователей и экспертов по передовым моделям. Однако этот разбор резюме 1680 инженеров дает более реалистичный ответ: ядро Anthropic — не просто «исследования», а «строительство».

Проанализировав 5306 профилей в LinkedIn, где указана текущая работа в Anthropic, и отфильтровав из них 1680 резюме инженеров, статья приходит к контринтуитивному выводу: ключевой портрет талантов в Anthropic — не воображаемые внешним миром «исследователи», а группа опытных «строителей» (builders — тех, кто может поднять, запустить и масштабировать крупные системы).

Данные показывают, что инженерная команда Anthropic сформировалась очень быстро, в основном за последние 18 месяцев: более половины текущих инженеров работают в компании менее года. Однако новые сотрудники в целом очень опытны: медианный стаж работы до прихода составляет 12,2 года, и многие пришли из таких компаний, известных своими инженерными способностями и инфраструктурой, как Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir.

Это также объясняет реальный фокус инженерной организации Anthropic: по сравнению с исследованиями моделей, которыми озабочен внешний мир, она больше похожа на высоко инженерную инфраструктурную компанию. Инженерные бэкграунды сосредоточены в основном в областях инфраструктуры, бэкенда, распределенных систем, баз данных и безопасности; доля докторов наук составляет всего 13,7%, большинство — опытные инженеры со степенью бакалавра или магистра.

Возможности для специалистов ранней карьеры тоже есть, но барьер крайне высок: стажировки в топовых технологических компаниях, достижения в соревнованиях, публикации статей или опыт работы над проектами в области AI-безопасности / alignment часто становятся сигналами для отбора вместо опыта работы.

Совет автора в конце статьи очень прямой: если хотите присоединиться к Anthropic, не оформляйте резюме так, будто вы отправляете его в исследовательскую лабораторию, а подчеркивайте, какие крупномасштабные системы вы действительно строили, масштабировали и поддерживали. Конкуренция в области передового ИИ на базовом уровне все больше напоминает соревнование в инженерных и инфраструктурных способностях.

Ниже — оригинальный текст:

Builders, а не исследователи

Я собрал все профили LinkedIn, в которых Anthropic указан как текущий работодатель, всего 5306 человек. Затем я отфильтровал 1680 человек, которые действительно занимают инженерные позиции, и дополнительно проанализировал 7986 записей в описаниях их прошлых должностей, чтобы понять, чем они занимались до прихода в Anthropic.

Вот результат.

Организация практически мгновенно расширилась

Лишь 15 инженеров, присоединившихся к Anthropic до 2021 года и до сих пор работающих в компании. В 2025 году инженерная команда выросла почти втрое, в том году было нанято 686 новых инженеров; в 2026 году темп найма, вероятно, будет сопоставим, по состоянию на июнь уже нанято 455 человек.

В текущей инженерной команде половина людей работают в Anthropic менее года. 53% присоединились в течение последних 12 месяцев. Медианная продолжительность работы в компании: 10 месяцев.

Это крупная организация, которая была построена примерно за 18 месяцев.

Практически нанимают только опытных инженеров

Медианный опыт работы до прихода в Anthropic составляет 12,2 года. Средние 50% людей имеют опыт от 8,8 до 16,5 лет. Среди этих 1680 человек только у 50 опыт работы менее 3 лет. 44% имеют опыт работы 13 лет и более. Найм выпускников практически отсутствует.

Другими словами, типичный новый сотрудник Anthropic — это инженер с 12-летним опытом, проработавший в Anthropic всего 10 месяцев.

Очевидный уклон в инфраструктуру, а не в традиционные исследования

Бэкграунд в инфраструктуре присутствует в резюме 40% инженеров. Бэкенд, распределенные системы, базы данных и безопасность — каждый примерно по 20%. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), то самое «RL» в RLHF, встречается только в 3,3% резюме.

Типичный инженер Anthropic последние десять лет обычно строил крупномасштабные производственные системы в облачном провайдере огромного масштаба или в инфраструктурном стартапе.

Указанные ими навыки говорят о том же: Python — 585 человек, Java — 566, C++ — 443, JavaScript — 376, SQL — 302, Linux — 230, распределенные системы — 189, AWS — 154. Конечно, существуют и более «гламурные» работы по обучению моделей, но их доля мала.

Основной источник талантов — не лаборатории, а Google

Все думают, что Anthropic в основном переманивает людей из OpenAI и DeepMind. Но их главный канал привлечения талантов, с огромным отрывом, — это Google. Лаборатории-конкуренты — лишь две маленькие колонки в середине графика.

Anthropic явно предпочитает компании, известные своей инженерной строгостью: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Если посмотреть, где в истории работали эти инженеры, рейтинг следующий: Google — 405 человек, Meta — 273, Amazon — 197, Microsoft — 171, Stripe — 124, Apple — 87, Stanford — 68, DeepMind — 62, Airbnb — 51, OpenAI — 48. Половина текущей инженерной команды, то есть 50%, имеют в резюме хотя бы одну компанию FAANG.

Конечно, они также переманивают людей из других AI-лабораторий. OpenAI — один из пяти крупнейших прямых источников, DeepMind — один из шести. Около 94 инженеров напрямую перешли в Anthropic из других передовых AI-лабораторий.

Миф о докторах наук

Только 13,7% имеют докторскую степень. Примерно один из семи человек.

Типичный объект найма Anthropic — не научный сотрудник, а опытный инженер со степенью бакалавра или магистра. Представление о том, что «вся лаборатория состоит из докторов наук», в основном ошибочно на уровне инженерной команды.

Распределение по специальностям также полностью соответствует портрету «строительной организации»: компьютерные науки — 819 человек, далее математика — 78, физика — 70, компьютерная инженерия — 69. Философия тоже вошла в топ-20 — 13 человек, возможно, связано с направлением безопасности.

Stanford явно лидирует среди источников найма

По университетам, исторический рейтинг выглядит так: Stanford — 144 человека, Berkeley — 118, MIT — 80, CMU — 73, Harvard — 42, Cambridge — 39, UW — 36, Waterloo и Cornell по 35, Oxford — 33, Princeton — 32. Первые четыре университета в сумме составляют четверть всей инженерной команды.

80% людей имеют одинаковую должность.

«Member of Technical Staff» (член технического штата).

Бывший технический директор Instagram, несколько бывших основателей Adept, профессорско-преподавательский состав Stanford — все они в Anthropic имеют должность просто «MoTS». Такое уплощение должностных позиций явно сделано намеренно. Стаж и конкретные функции намеренно скрыты.

Где единственный путь в Anthropic для людей ранней карьеры?

Есть 172 инженера с опытом работы менее 6 лет, из них 50 — менее 3 лет. Но это не обычные выпускники. Они делятся на две категории, и между ними почти нет обычных инженеров среднего уровня.

По сравнению со всей инженерной командой они демонстрируют явно другие характеристики: доля докторов наук выше — 19% против 13,7% в целом; доля позиций в продукте / разработке ПО в три раза выше — 15% против 5% в целом; вероятность наличия опыта в FAANG у них намного ниже — только 32% против 50% в целом.

Вместо опыта работы у них другой вид репутационного капитала:

Канал стажировок. 50% из них указывают стажировки в следующих компаниях: Meta — 16 человек, Google — 10, DeepMind — 6, Microsoft — 5, Amazon — 5, а также Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

От количественной торговли к AI-лабораториям. 9% ранее работали в ведущих трейдинговых компаниях, включая Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Это молодые таланты из сферы математических / компьютерных соревнований, пришедшие в AI-лаборатории через индустрию высокочастотной торговли.

Программы Fellowship в области Alignment. 6% участвовали в MATS, SERI, Redwood или ARC. Это почти исключительно вход для молодых талантов, которого практически не существует среди опытных специалистов.

Очень четкий портрет: MIT, серебряная медаль IOI, рейтинг Codeforces 2900+, 4 года работы, затем прямо в направления reinforcement learning и безопасности. Критерием отбора служит не стаж работы, а рейтинг в соревнованиях и публикации статей.

Эти молодые инженеры также более интернациональны, чем опытные. Среди университетов, откуда пришли инженеры с небольшим стажем: Berkeley — 15 человек, Stanford — 14, Cambridge — 10, MIT — 7, Tsinghua — 7, Oxford — 6, а также Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong University, ETH Zürich.

Итак, как вам следует понимать эту информацию?

Если вы хотите присоединиться к Anthropic в качестве инженера, не оформляйте резюме так, будто вы отправляете его в исследовательскую лабораторию, оформляйте его так, будто отправляете в инфраструктурную компанию. Покажите системы, которые вы действительно строили и масштабировали. Именно такие резюме и принимают.

Единственное исключение — ранняя карьера. На этом этапе барьером служит не обычный опыт работы, а топовые стажировки, рейтинг в соревнованиях или статьи.

Если вы конкурируете с Anthropic за людей, ваша цель — не «доктора наук» или «бэкграунд из лаборатории» как таковые, а опытные Builders из облачных провайдеров огромного масштаба или компаний с сильной инженерной репутацией: у них примерно 12 лет опыта, возможно, из Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic уже активно ловит рыбу в этом пруду талантов.