Инженер-исследователь, инфраструктура и надежность RL (Knowledge Work)

Сан-Франциско, Калифорния

О компании Anthropic

Миссия Anthropic — создавать надежные, интерпретируемые и управляемые системы ИИ. Мы хотим, чтобы ИИ был безопасным и полезным для наших пользователей и общества в целом. Наша команда — быстрорастущая группа преданных своему делу исследователей, инженеров, экспертов по политике и бизнес-лидеров, которые работают вместе над созданием полезных систем ИИ.

О роли

Команда Knowledge Work создает обучающие среды и оценки, которые делают Claude эффективным в реальных профессиональных рабочих процессах — поиске, анализе и создании с использованием инструментов и документов, которые ежедневно применяют специалисты по работе с информацией. По мере масштабирования этой работы системы, лежащие в её основе, должны быть столь же строгими, как и само исследование.

Мы ищем инженера-исследователя, который возьмет на себя ответственность за надежность, наблюдаемость и инфраструктурную основу, от которой зависит исследовательская работа команды. Вы будете отвечать за обеспечение стабильности, хорошей инструментализации и высокого качества наших обучающих и оценочных запусков по мере их роста в масштабе и сложности.

Ключевая часть этой роли — переход от реактивной работы по обеспечению надежности к проактивной: укрепление систем, стресс-тестирование в реалистичных масштабах и создание наблюдаемости и инструментов, которые выявляют проблемы на ранних стадиях — чтобы исследователи могли сосредоточиться на исследованиях, а не на реагировании на инциденты. Вы станете стабильным, контекстно насыщенным владельцем здоровья среды и целостности оценок в команде, а также основным контактным лицом для партнерских команд при возникновении проблем.

Основные обязанности:

• Выступать в роли выделенного владельца надежности обучающих сред Knowledge Work, обеспечивая преемственность контекста и снижая операционные издержки, связанные с ротацией владельцев.
• Отвечать за чистый, канонический набор инструментов и процессов оценки возможностей Knowledge Work, включая процесс, используемый для релизов моделей.
• Создавать и автоматизировать наблюдаемость, панели мониторинга и операционные инструменты для наших обучающих сред и систем оценки, с акцентом на высокий сигнал к шуму: небольшой набор надежных метрик и оповещений вместо разросшейся инструментализации.
• Проактивно укреплять среды и системы оценки посредством нагрузочного тестирования, инъекции сбоев и стресс-тестирования в реалистичных масштабах, чтобы сбои выявлялись на ранних этапах, а не во время критической обучающей работы.
• Выступать основным контактным лицом для партнерских команд по обучению и инфраструктуре при возникновении проблем в наших средах и доводить инциденты до разрешения.
• Снижать операционную нагрузку на исследователей, чтобы они могли сосредоточиться на исследованиях.

Минимальные квалификации:

• Опытный инженер Python, который выпускает надежный, хорошо инструментированный код, которому доверяют коллеги в продакшене.
• Подтвержденный опыт эксплуатации ML или распределенных систем в масштабе, включая значительный опыт дежурств и реагирования на инциденты.
• Сильное мышление SRE или инженерии продакшена — стремление к SLO, нагрузочным тестам и инъекции сбоев до создания дополнительных панелей мониторинга.
• Базовые знания ML, достаточные для понимания того, что именно измеряет обучающая среда или оценка, и умение распознавать, когда оценка устарела или подвержена манипуляциям.
• Способность читать исследовательский код и анализировать целостность оценки.

Желательные квалификации:

• Более 5 лет опыта эксплуатации ML или распределенных систем в масштабе.
• Опыт создания или эксплуатации RL-сред, агентских каркасов или фреймворков оценки LLM.
• Знакомство с моделированием вознаграждений, дизайном оценок или обнаружением и смягчением манипуляций с вознаграждениями.
• Опыт работы с системами наблюдаемости (метрики, трассировка, структурированное логирование) и инструментами для операционных панелей мониторинга.
• Опыт в хаос-инжиниринге, инъекции сбоев или нагрузочном тестировании в больших масштабах.
• Опыт работы с пайплайнами качества данных, обнаружением дрейфа или курированием и версионированием наборов оценок.
• Знакомство с инфраструктурой обучения или вывода в больших масштабах (планировщики, оркестрация мультиагентов, изолированное выполнение).
• Предыдущий опыт в роли выделенного владельца надежности или операций, встроенного в исследовательскую команду.

Годовой диапазон компенсации для этой роли указан ниже.

Для ролей в продажах указанный диапазон — это диапазон целевого дохода ("OTE"), что означает, что диапазон включает как целевые комиссионные/бонусы за продажи, так и годовую базовую зарплату по роли.

Годовая зарплата:

350 000 - 850 000 долларов США

Логистика

Минимальное образование: Степень бакалавра или эквивалентное сочетание образования, обучения и/или опыта.

Требуемая область обучения: Область, релевантная роли, подтвержденная учебными курсами, обучением или профессиональным опытом.

Минимальный опыт работы: Требуемый опыт будет соответствовать внутренним требованиям уровня должности.

Политика гибридной работы в зависимости от местоположения: В настоящее время мы ожидаем, что весь персонал будет находиться в одном из наших офисов не менее 25% времени. Однако некоторые роли могут требовать большего времени в офисе.

Спонсорство визы: Мы спонсируем визы! Однако мы не можем гарантировать успешное спонсорство виз для каждой роли и каждого кандидата. Но если мы сделаем вам предложение, мы приложим все разумные усилия для получения визы и сотрудничаем с иммиграционным юристом для помощи в этом.

Мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не уверены, что соответствуете всем требованиям. Не все сильные кандидаты соответствуют каждому из перечисленных требований. Исследования показывают, что люди из недостаточно представленных групп чаще испытывают синдром самозванца и сомневаются в силе своей кандидатуры, поэтому мы настоятельно рекомендуем не исключать себя преждевременно и подавать заявку, если вас интересует эта работа. Мы считаем, что системы ИИ, подобные тем, которые мы создаем, имеют огромные социальные и этические последствия. Это делает представительство еще более важным, и мы стремимся включать разнообразные точки зрения в нашу команду.

Ваша безопасность для нас важна. Чтобы защитить себя от возможных мошенничеств, помните, что рекрутеры Anthropic связываются с вами только с адресов электронной почты @anthropic.com. В некоторых случаях мы сотрудничаем с проверенными рекрутинговыми агентствами, которые представляются как работающие от имени Anthropic. Будьте осторожны с письмами с других доменов. Законные рекрутеры Anthropic никогда не будут просить деньги, сборы или банковскую информацию до вашего первого рабочего дня. Если вы сомневаетесь в сообщении, не переходите по ссылкам — посетите anthropic.com/careers напрямую для подтверждения открытых вакансий.

Чем мы отличаемся

Мы считаем, что исследования ИИ с наибольшим воздействием — это большие научные проекты. В Anthropic мы работаем как единая сплоченная команда над несколькими крупномасштабными исследовательскими инициативами. Мы ценим влияние — продвижение наших долгосрочных целей по созданию управляемого, надежного ИИ — больше, чем работу над мелкими и более специфическими задачами. Мы рассматриваем исследования ИИ как эмпирическую науку, которая имеет столько общего с физикой и биологией, сколько и с традиционными усилиями в области компьютерных наук. Мы — чрезвычайно совместная группа и часто проводим исследовательские обсуждения, чтобы гарантировать, что в любой момент времени мы занимаемся работой с наибольшим воздействием. Поэтому мы очень ценим коммуникативные навыки.

Самый простой способ понять наши исследовательские направления — прочитать наши последние исследования. Эти исследования продолжают многие направления, над которыми работала наша команда до Anthropic, включая: GPT-3, интерпретируемость на основе цепей, мультимодальные нейроны, законы масштабирования, ИИ и вычисления, конкретные проблемы безопасности ИИ и обучение на основе человеческих предпочтений.

Присоединяйтесь к нам!

Anthropic — это корпорация общественной пользы с главным офисом в Сан-Франциско. Мы предлагаем конкурентоспособную компенсацию и льготы, опциональное сопоставление пожертвований в акции, щедрый отпуск и декретный отпуск, гибкий график работы и прекрасное офисное пространство для совместной работы с коллегами. Руководство по использованию ИИ кандидатами: Узнайте о нашей политике использования ИИ в процессе подачи заявок.