Детали

Грейд

Staff

Опыт работы

от 8 лет

Формат работы

Гибрид

Уровень английского

B2, выше среднего

Релокация

Соединенные Штаты, Сан-Франциско

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

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

О роли: Команда Safeguards ML Sampling Path разрабатывает и эксплуатирует производственные сервисы, которые обеспечивают работу систем безопасности Claude. Эти сервисы находятся на пути генерации токенов на всех платформах, на которых работает Claude: каждый запрос должен проходить через них, и каждая миллисекунда добавленной задержки — это время ожидания для наших пользователей. Вы будете поддерживать постоянный уровень задержки p99 при росте трафика, создавать системы устойчивости к сбоям зависимостей, и безопасно выпускать изменения в системе, которая не может быть отключена.

Мы считаем, что самые влиятельные исследования в области ИИ — это "большая наука". В Anthropic мы работаем как единая сплоченная команда над несколькими крупномасштабными исследовательскими проектами. И мы ценим влияние — продвижение наших долгосрочных целей по созданию управляемого, надежного ИИ — а не работу над более мелкими и специфическими задачами. Мы рассматриваем исследования в области ИИ как эмпирическую науку, которая имеет столько же общего с физикой и биологией, сколько и с традиционными усилиями в области информатики. Мы чрезвычайно сплоченная группа, и мы проводим частые исследовательские дискуссии, чтобы убедиться, что мы занимаемся самой влиятельной работой в любой момент времени. Поэтому 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!

Задачи

Проектировать, создавать и эксплуатировать серверные системы, которые обрабатывают каждый токен на пути генерации для запросов Claude, включая потоковый контракт с API и моделями вывода
Нести полную ответственность за задержку и надежность: определять и поддерживать SLO и бюджеты ошибок для добавленной задержки, времени до первого токена и доступности, а также руководить реагированием на инциденты и последующими постмортемами
Быстро, но безопасно выпускать изменения в критическом пути — с использованием поэтапного и постепенного развертывания, с учетом бюджета ошибок и задержки, с возможностью быстрого отката — и управлять производительностью на каждый токен: бороться с хвостовой задержкой и поддерживать постоянные затраты при росте трафика, моделей и проверок на запрос
Определять техническое направление для пути выборки: руководить обзорами дизайна, принимать решения о компромиссах между задержкой, надежностью и стоимостью с командами вывода и исследований, наставлять инженеров и повышать операционный уровень для всей организации Safeguards

Требования

Вы можете подойти, если:

Вы проектировали, создавали и эксплуатировали системы с высоким QPS в глобальном масштабе и несли за них ответственность в продакшене: реагирование на инциденты, сбои и устранение последствий на основе постмортемов
У вас прочный фундамент в распределенных системах: репликация, компромиссы согласованности, режимы сбоев и управление SLO при нагрузке
Вы проектируете системы для постепенной деградации: вы планируете медленные зависимости, обрывы потока или частично развернутое обновление до того, как это произойдет, и создаете системы, которые деградируют предсказуемо, а не отказывают
Вы успешно внедрили широкие или всеобъемлющие изменения в критически важные системы (например, миграция баз данных, изменения интерфейса, переписывание)

Минимальное образование: степень бакалавра или эквивалентная комбинация образования, обучения и/или опыта Требуемая область обучения: область, соответствующая роли, подтвержденная курсовой работой, обучением или профессиональным опытом Минимальный стаж работы: требуемый стаж работы будет коррелировать с требованиями к внутреннему уровню должности для данной позиции

Будет плюсом

8+ лет опыта в индустрии разработки программного обеспечения
Знакомство с системами вывода LLM и моделями на основе трансформеров (не обязательно, но является плюсом)

Условия

Вознаграждение (Годовой оклад): 320 000 – 485 000 USD в год

Годовой диапазон компенсаций для этой роли указан ниже. Для ролей, связанных с продажами, указанный диапазон — это целевой доход ("OTE") для данной роли, что означает, что диапазон включает в себя как целевые комиссионные/бонусы по продажам, так и годовой базовый оклад для данной роли.

Годовой оклад: 320 000 — 485 000 USD

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 больше времени 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 для получения визы, и для этого у нас есть иммиграционный юрист.

Мы призываем вас подать заявку, даже если вы не соответствуете всем требованиям. Не все сильные кандидаты соответствуют всем перечисленным требованиям. Исследования показывают, что люди, идентифицирующие себя как принадлежащие к недостаточно представленным группам, чаще испытывают синдром самозванца и сомневаются в своей кандидатуре, поэтому мы настоятельно призываем вас 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. Мы считаем, что это делает представленность еще более важной, и мы стремимся включать разнообразные точки зрения в нашу команду.

Ваша безопасность имеет для нас значение. Чтобы защитить себя от потенциального мошенничества, помните, что рекрутеры Anthropic связываются с вами только по адресам электронной почты @anthropic.com. В некоторых случаях мы можем сотрудничать с проверенными рекрутинговыми агентствами, которые заявят, что работают от имени Anthropic. Будьте осторожны с письмами с других доменов. Легитимные рекрутеры Anthropic никогда не будут просить деньги, сборы или банковскую информацию до вашего первого дня. Если вы когда-либо сомневаетесь в коммуникации, не переходите по ссылкам — посетите anthropic.com/careers напрямую, чтобы узнать о подтвержденных вакансиях.

Anthropic — публичная общественно-полезная корпорация со штаб-квартирой в Сан-Франциско. Мы предлагаем конкурентное вознаграждение и льготы, добровольное сопоставление пожертвований в виде акций, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребенком, гибкий график работы и прекрасное офисное пространство для сотрудничества с коллегами. Руководство по использованию ИИ кандидатами: узнайте о нашей политике использования ИИ в процессе подачи заявления.

Compensation (Annual Salary:): 320,000 – 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: The Safeguards ML Sampling Path team builds and operates the production services that power Claude's safety systems. These services sit on the token generation path across every platform Claude runs on: every request must pass through them, and each millisecond of added latency is wait time for our users. You’ll keep p99 latency flat as traffic grows, build for robustness as dependencies time out or partially fail, and ship changes safely to a system that cannot go down.

What you'll do:

Design, build, and operate the backend systems that process every token on the generation path for Claude requests, including the streaming contract with the API and inference engines.
Own latency and reliability end to end: define and maintain SLOs and error budgets for added latency, time-to-first-token, and availability, and lead incident response and postmortem follow-through.
Ship changes to the hot path rapidly but safely — canaried and gradual rollouts, error budget and latency gating, fast rollbacks — and drive per-token performance: chase tail latency and keep cost flat as traffic, models, and checks per request grow.
Set technical direction for the sampling path: lead design reviews, make latency, reliability, and cost trade-off calls with the inference and research teams, mentor engineers, and raise the operational bar for the wider Safeguards organization.

You may be a good fit if you:

Have designed, built, and operated high QPS systems at global scale, and were accountable for them in production: incident response, outages, and postmortem-driven remediation.
Have a strong foundation in distributed systems: replication, consistency tradeoffs, failure modes, and SLO management under load.
Design systems for graceful degradation: you plan for a slow dependency, a dropped stream, or a half-rolled-out deploy before it happens, and build so the system degrades predictably instead of failing.
Have successfully shipped broad or all-encompassing changes to mission critical systems (e.g., database migrations, interface changes, rewrites).

Strong candidates may also have:

8+ years of industry software engineering experience.
Familiarity with LLM inference systems and transformer-based models (not required, but a plus).

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: $320,000 — $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.

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

Распределенные системы
Service Level Objectives
Error budget
Incident Response
Post-mortem analysis
Canary Release
LLM Inference
Transformers

Оценка зарплаты

351 000USDв год

Чаще всего от 298 000 до 352 000