Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Anthropic
Сан-Франциско, Соединенные Штаты5 месяцев назад
405 000 – 485 000 USD
в год
Грейд
Staff
Опыт работы
от 8 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2, выше среднего
Релокация
Соединенные Штаты
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
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 — это быстрорастущая группа преданных своему делу исследователей, инженеров, экспертов по политике и руководителей бизнеса, которые работают вместе над созданием полезных систем ИИ. О роли Подразделение Inference компании Anthropic обеспечивает работу Claude для миллионов пользователей и корпоративных клиентов, обеспечивая скорость, надежность и эффективность, которые требует передовой ИИ. Мы работаем на GPU, TPU и Trainium, и сложность нашей среды разработки растет с каждой добавленной платформой. Мы ищем ведущего инженера (Staff engineer), который станет техническим руководителем отдела повышения продуктивности разработчиков Inference: команды, которая сделает каждого инженера в организации значительно более эффективным в создании, тестировании и выпуске программного обеспечения для инференса. Это старшая роль индивидуального вклада (IC) с широкой технической ответственностью. Вы будете определять техническое направление для инструментария, рабочих процессов и циклов обратной связи команды, а также принимать сложные решения по архитектуре, приоритезации и компромиссам между гетерогенными платформами ускорителей. Вы будете работать в паре с руководителем инженерной команды (Engineering Manager), который отвечает за найм и развитие персонала, в то время как вы будете отвечать за техническую дорожную карту и управлять работой. Вы также будете тесно сотрудничать с центральным подразделением инфраструктуры Anthropic, где сосредоточена продуктивность разработчиков компании, чтобы гарантировать, что многоускорительная реальность Inference хорошо обслуживается без дублирования усилий. Эта роль предназначена для того, кто ранее был техническим якорным специалистом в команде по платформам или инфраструктуре, кто мыслит системами и циклами обратной связи, и кто получает истинное удовлетворение от момента, когда другой инженер перестает бороться со своей средой и начинает выпускать продукт. Мы считаем, что наиболее влиятельные исследования в области ИИ будут носить характер «большой науки». В Anthropic мы работаем как единая сплоченная команда над несколькими крупномасштабными исследовательскими проектами. Мы ценим влияние — продвижение наших долгосрочных целей по созданию управляемого, надежного ИИ — а не работу над мелкими и более специфическими задачами. Мы рассматриваем исследования в области ИИ как эмпирическую науку, которая имеет столько же общего с физикой и биологией, сколько и с традиционными областями компьютерных наук. Мы чрезвычайно ориентированная на сотрудничество группа, и мы проводим частые исследовательские обсуждения, чтобы гарантировать, что мы занимаемся работой с наибольшим влиянием в любой момент времени. Таким образом, мы высоко ценим коммуникативные навыки. Самый простой способ понять наши исследовательские направления — прочитать наши последние исследования. Эти исследования продолжают многие направления, над которыми наша команда работала до Anthropic, включая: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety и Learning from Human Preferences. Присоединяйтесь к нам!
Определять техническое направление отдела повышения продуктивности разработчиков Inference, отвечая за архитектуру и дорожную карту инструментария, сред разработки и CI/CD для платформ GPU (CUDA), TPU и Trainium. Быть техническим владельцем управления инструментарием ускорителей: компиляторами, драйверами, библиотеками, фреймворками, поддерживая их в актуальном состоянии, совместимыми и хорошо протестированными, чтобы инженеры Inference могли сосредоточиться на обслуживании моделей, а не на археологии среды. Проектировать и создавать инфраструктуру для эффективного использования ускорителей во время разработки, включая среды разработки (devbox), автоматизацию предварительной и пост-загрузочной проверки, а также общий инструментарий, который снижает затраты на работу с гетерогенным оборудованием. Определять и инструментировать метрики продуктивности для отдела Inference, создавая дашборды и оповещения, которые выявляют регрессии на ранней стадии (например, длительное красное состояние smoke-тестов, увеличение времени сборки, поломка инструментария) и приводят их к разрешению. Проактивно выявлять узкие места, рутину и трения в рабочих процессах инженеров Inference, а затем проектировать и создавать системы, которые их устраняют. Выступать в качестве технического партнера центрального подразделения инфраструктуры Anthropic, согласовывая инициативы по повышению продуктивности разработчиков, предоставляя требования, специфичные для Inference, и принимая решения о разработке или покупке (build vs. adopt). Обучать инженеров в команде посредством обзора дизайна, обзора кода и прямого сотрудничества, повышая технический уровень без владения численностью персонала.
8+ лет опыта разработки программного обеспечения, включая значительное время в качестве технического руководителя или якорного специалиста в команде по инфраструктуре, платформам или повышению продуктивности разработчиков. Глубокие знания в области системной инженерии, инфраструктуры сборки/тестирования или ML-инфраструктуры, с возможностью практической работы с проблемами инструментария, конвейерами CI/CD и оптимизацией рабочих процессов разработчиков. Опыт управления инструментарием или средами разработки для вычислительно-интенсивных рабочих нагрузок (ML-обучение или инференс, HPC, крупномасштабные распределенные системы). Реальная глубина знаний хотя бы в одной экосистеме ускорителей (CUDA/GPU, TPU или Trainium/AWS Neuron) и искреннее желание изучить другие. Подтвержденный опыт определения и использования инженерных метрик для улучшения: вы создавали дашборды, устанавливали SLO для рабочих процессов разработчиков или руководили инициативами, которые измеримо повысили скорость разработки. Опыт обеспечения технического согласования между организационными границами, отстаивая потребности своей команды, одновременно внося вклад в общую инфраструктуру. Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, а также способность влиять на техническое направление без формальной власти. Минимальное образование: степень бакалавра или эквивалентное сочетание образования, обучения и/или опыта. Требуемая область обучения: Область, соответствующая роли, подтвержденная курсовой работой, обучением или профессиональным опытом. Минимальный опыт работы: Требуемый опыт работы будет коррелировать с требованиями к уровню должности внутри компании.
Опыт работы с инструментарием ML-компиляторов (XLA, Triton, NeuronX) или управления драйверами/прошивкой ускорителей в масштабе. Опыт создания или эксплуатации общих сред разработки (devboxes, удаленная разработка, эфемерные среды) для рабочих процессов, зависящих от оборудования. Опыт работы с системами CI/CD в масштабе, особенно для рабочих нагрузок, связанных с аппаратным обеспечением ускорителей. Знакомство со средами разработки на основе Kubernetes и планирования заданий. Предыдущий опыт технического руководства в команде по повышению продуктивности разработчиков или платформенной инженерии в быстрорастущей компании в области ИИ/МО.
Вознаграждение (годовой оклад): 405 000 – 485 000 долларов США в год
Годовой диапазон компенсации для этой роли указан ниже. Для ролей, связанных с продажами, указанный диапазон является диапазоном «On Target Earnings» (OTE), что означает, что диапазон включает в себя как целевые комиссии/бонусы за продажи, так и годовой базовый оклад для этой роли. Годовой оклад: 405 000 — 485 000 долларов США Логистика Гибридная политика на основе местоположения: В настоящее время мы ожидаем, что все сотрудники будут находиться в одном из наших офисов не менее 25% времени. Однако некоторые роли могут требовать большего времени пребывания в наших офисах. Визовая поддержка: Мы предоставляем визовую поддержку! Однако мы не можем успешно спонсировать визы для каждой роли и каждого кандидата. Но если мы сделаем вам предложение, мы приложим все разумные усилия, чтобы получить для вас визу, и мы привлекаем иммиграционного юриста для помощи в этом. Мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не соответствуете всем требованиям. Не все сильные кандидаты соответствуют всем перечисленным требованиям. Исследования показывают, что люди, идентифицирующие себя как представители недостаточно представленных групп, более склонны испытывать синдром самозванца и сомневаться в своей кандидатуре, поэтому мы настоятельно призываем вас не исключать себя преждевременно и подавать заявку, если вас заинтересовала эта работа. Мы считаем, что системы ИИ, подобные тем, которые мы создаем, имеют огромные социальные и этические последствия. Мы считаем, что это делает представительство еще более важным, и мы стремимся включать в нашу команду разнообразные точки зрения. Ваша безопасность имеет для нас значение. Чтобы защитить себя от возможных мошенничеств, помните, что рекрутеры Anthropic связываются с вами только с электронных адресов @anthropic.com. В некоторых случаях мы можем сотрудничать с проверенными рекрутинговыми агентствами, которые будут представляться как работающие от имени Anthropic. Будьте осторожны с электронными письмами с других доменов. Законные рекрутеры Anthropic никогда не будут запрашивать деньги, сборы или банковскую информацию до вашего первого дня. Если вы когда-либо будете сомневаться в связи, не нажимайте никаких ссылок — перейдите непосредственно на anthropic.com/careers, чтобы узнать о подтвержденных вакансиях. Anthropic — это корпорация, приносящая общественную пользу, со штаб-квартирой в Сан-Франциско. Мы предлагаем конкурентоспособную компенсацию и льготы, возможность пожертвования части опционов на благотворительность, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребенком, гибкий рабочий график и прекрасное офисное пространство для совместной работы с коллегами. Руководство по использованию ИИ кандидатами: Узнайте о нашей политике использования ИИ в процессе подачи заявки.
Compensation (Annual Salary:): 405,000 – 485,000 USD per year
About Anthropic Anthropic’s mission is to create reliable, interpretable, and steerable AI systems. We want AI to be safe and beneficial for our users and for society as a whole. Our team is a quickly growing group of committed researchers, engineers, policy experts, and business leaders working together to build beneficial AI systems. About the role Anthropic's Inference organization serves Claude to millions of users and enterprise customers with the speed, reliability, and efficiency that frontier AI demands. We build across GPUs, TPUs, and Trainium, and the complexity of our development environment grows with every platform we add. We're looking for a Staff engineer to be the technical lead for Inference Developer Productivity: the team that makes every engineer in the org dramatically more effective at building, testing, and shipping inference software. This is a senior IC role with broad technical ownership. You'll set technical direction for the team's toolchains, workflows, and feedback loops, and you'll be the one making the hard calls on architecture, prioritization, and tradeoffs across heterogeneous accelerator platforms. You'll pair with the team's Engineering Manager, who owns hiring and people development, while you own the technical roadmap and drive the work. You'll also partner closely with Anthropic's central Infrastructure org, where company-wide developer productivity lives, to make sure Inference's multi-accelerator reality is well served without duplicating effort. This role is for someone who has been the technical anchor on a platform or infrastructure team before, who thinks in systems and feedback loops, and who gets real satisfaction from the moment another engineer stops fighting their environment and starts shipping. Key responsibilities Set technical direction for Inference Developer Productivity, owning the architecture and roadmap for toolchains, dev environments, and CI/CD across GPU (CUDA), TPU, and Trainium platforms Be the technical owner of accelerator toolchain management: compilers, drivers, libraries, frameworks, kept current, compatible, and well-tested so Inference engineers focus on model serving instead of environment archaeology Design and build infrastructure for efficient accelerator usage during development, including devbox environments, pre- and post-land validation automation, and shared tooling that reduces the cost of working across heterogeneous hardware Define and instrument productivity metrics for the Inference org, building the dashboards and alerting that surface regressions early (smoke tests red for extended periods, build times creeping up, toolchain breakages) and drive them to resolution Proactively hunt down bottlenecks, toil, and friction across Inference engineering workflows, then design and build the systems that eliminate them Act as the technical counterpart to Anthropic's central Infrastructure org, aligning on shared developer productivity initiatives, contributing Inference-specific requirements, and making the call on build vs. adopt Mentor engineers on the team through design review, code review, and direct collaboration, raising the technical bar without owning headcount Minimum qualifications 8+ years of software engineering experience, with significant time as the technical lead or anchor on an infrastructure, platform, or developer productivity team Deep background in systems engineering, build/test infrastructure, or ML infrastructure, with the ability to go hands-on with toolchain issues, CI/CD pipelines, and developer workflow optimization Experience owning toolchains or development environments for compute-intensive workloads (ML training or inference, HPC, large-scale distributed systems) Real depth in at least one accelerator ecosystem (CUDA/GPU, TPU, or Trainium/AWS Neuron) and genuine appetite to learn the others A track record of defining and using engineering metrics to drive improvement: you've built dashboards, set SLOs on developer workflows, or led initiatives that measurably improved engineering velocity Experience driving technical alignment across organizational boundaries, advocating for your team's needs while contributing to shared infrastructure Strong written and verbal communication, and the ability to influence technical direction without formal authority Preferred qualifications Experience with ML compiler toolchains (XLA, Triton, NeuronX) or accelerator driver/firmware management at scale Background building or running shared development environments (devboxes, remote development, ephemeral environments) for hardware-dependent workflows Experience with CI/CD systems at scale, particularly for workloads involving accelerator hardware Familiarity with Kubernetes-based development and job scheduling environments Prior tech lead experience on a developer productivity or platform engineering team at a fast-growing AI/ML company The annual compensation range for this role is listed below. For sales roles, the range provided is the role’s On Target Earnings ("OTE") range, meaning that the range includes both the sales commissions/sales bonuses target and annual base salary for the role. Annual Salary: $405,000 — $485,000 USD Logistics Minimum education: Bachelor’s degree or an equivalent combination of education, training, and/or experience Required field of study: A field relevant to the role as demonstrated through coursework, training, or professional experience Minimum years of experience: Years of experience required will correlate with the internal job level requirements for the position Location-based hybrid policy: Currently, we expect all staff to be in one of our offices at least 25% of the time. However, some roles may require more time in our offices. Visa sponsorship: We do sponsor visas! However, we aren't able to successfully sponsor visas for every role and every candidate. But if we make you an offer, we will make every reasonable effort to get you a visa, and we retain an immigration lawyer to help with this. We encourage you to apply even if you do not believe you meet every single qualification. Not all strong candidates will meet every single qualification as listed. Research shows that people who identify as being from underrepresented groups are more prone to experiencing imposter syndrome and doubting the strength of their candidacy, so we urge you not to exclude yourself prematurely and to submit an application if you're interested in this work. We think AI systems like the ones we're building have enormous social and ethical implications. We think this makes representation even more important, and we strive to include a range of diverse perspectives on our team. Your safety matters to us. To protect yourself from potential scams, remember that Anthropic recruiters only contact you from @anthropic.com email addresses. In some cases, we may partner with vetted recruiting agencies who will identify themselves as working on behalf of Anthropic. Be cautious of emails from other domains. Legitimate Anthropic recruiters will never ask for money, fees, or banking information before your first day. If you're ever unsure about a communication, don't click any links—visit anthropic.com/careers directly for confirmed position openings. How we're different We believe that the highest-impact AI research will be big science. At Anthropic we work as a single cohesive team on just a few large-scale research efforts. And we value impact — advancing our long-term goals of steerable, trustworthy AI — rather than work on smaller and more specific puzzles. We view AI research as an empirical science, which has as much in common with physics and biology as with traditional efforts in computer science. We're an extremely collaborative group, and we host frequent research discussions to ensure that we are pursuing the highest-impact work at any given time. As such, we greatly value communication skills. The easiest way to understand our research directions is to read our recent research. This research continues many of the directions our team worked on prior to Anthropic, including: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety, and Learning from Human Preferences. Come work with us! Anthropic is a public benefit corporation headquartered in San Francisco. We offer competitive compensation and benefits, optional equity donation matching, generous vacation and parental leave, flexible working hours, and a lovely office space in which to collaborate with colleagues. Guidance on Candidates' AI Usage: Learn about our policy for using AI in our application process.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 296 000 до 372 000
