Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Anthropic
Сан-Франциско, Соединенные Штаты25 дней назад
320 000 – 485 000 USD
в год
Грейд
Staff
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 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 Anthropic ищет инженера-программиста уровня Staff+ для работы над инфраструктурой векторного поиска, лежащей в основе Claude. Поиск (Retrieval) — это то, как Claude узнает о мире. Поиск в Интернете на claude.ai, API и агентских поверхностях, память в разговорах и рабочие нагрузки обучения с подкреплением, которые обучают наши следующие модели, — все это зависит от быстрого, недорогого поиска ближайших соседей с высоким уровнем охвата (recall) среди миллиардов векторов. Вы присоединитесь к небольшой команде, ответственной за слой векторной базы данных, который обслуживает задачи поиска Claude: его архитектуру, производительность, масштабируемость и стоимость. Это основополагающая роль. Команда небольшая, ключевые архитектурные решения еще не приняты, и инженеры, которые присоединятся сейчас, будут формировать развитие системы. Роль входит в нашу организацию Базы данных и ежедневно работает с командой Search Platform, которая отвечает за индексацию, поиск и обслуживание в Интернете, а также с командой Memory & Search, которая отвечает за поиск и память внутри claude.ai. Мы ищем человека, который создавал векторные системы или системы поиска, работавшие в продакшене, в масштабе, с реальными пользователями и реальным дежурством (on-call). Вы будете активно работать с кодом, а также будете тем, кто решает, как части складываются вместе. Мы считаем, что самые влиятельные исследования в области ИИ будут носить характер "большой науки". 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 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 компьютерными науками. Мы — чрезвычайно совместная группа, и мы проводим частые исследовательские дискуссии, чтобы гарантировать, что мы занимаемся работой с наибольшим влиянием в любой данный момент. Поэтому мы высоко ценим коммуникативные навыки. Самый простой способ понять наши исследовательские направления — это 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!
Отвечать за ядро векторного слоя базы данных Anthropic: структуры индексов, компоновку хранилища, выполнение запросов и слой обслуживания. Обеспечивать готовность к продакшену — бенчмаркинг по сравнению с точным поиском, планирование мощностей, внедрение новых рабочих нагрузок и операционные инструменты для работы в масштабе. Управлять компромиссами между охватом (recall), задержкой (latency) и стоимостью — квантование, фильтрованный поиск, стратегия построения и обновления индекса, а также разделение и масштабирование вычислений и хранения. Увеличить пропускную способность на порядок по мере роста потребностей исследований и обучения, и выяснить, является ли узким местом архитектура, оборудование или пропускная способность инженеров. Расширить стек поиска (retrieval stack) в сторону гибридного поиска — лексического поиска и объединенного ранжирования наряду с векторным поиском. Определить методологию оценки системы — целевые показатели охвата (recall targets), цели по задержке (latency objectives), стоимость за запрос и обнаружение регрессий, которые обеспечивают их честность. Задавать техническое направление для растущей команды — проводить обзоры дизайна, принимать архитектурные решения, на которых будут основываться другие, и наставлять инженеров, присоединяющихся к команде. Дежурить по очереди (on-call) для систем, за которые вы отвечаете.
Прямой опыт создания векторной базы данных или системы приблизительного поиска ближайших соседей (approximate nearest-neighbor search), работавшей в продакшене в масштабе. Глубокие знания структур индексов ANN (на основе графов, кластеров или дисковых), векторного квантования и фильтрованного поиска. Опыт в области релевантности поиска и ранжирования. Сильные навыки системного программирования на языке, таком как Rust, C++ или Go, включая написание критически важных по производительности и требовательных к памяти кодов. Опыт проектирования и эксплуатации крупномасштабных распределенных систем хранения или обслуживания с жесткими требованиями к задержке и надежности. Опыт самостоятельной оценки объема и реализации неоднозначных, многоквартальных технических проектов. Сильные навыки письменного и устного общения, опыт достижения согласия между командами с разными приоритетами. Интерес к безопасности ИИ и миссии Anthropic. Опыт работы с базами данных, основанными на объектных хранилищах, или с разделенными вычислениями и хранением. Опыт создания или эксплуатации поисковых систем полного текста (инвертированные индексы, BM25) или гибридных систем поиска. Знакомство с моделями встраивания (embedding models) и требованиями к поиску для обучения и инференса LLM. Опыт использования GPU или других ускорителей для построения индексов или поиска. Предыдущий опыт работы в качестве технического лидера команды баз данных или инфраструктуры поиска.
Вознаграждение (годовая зарплата): 320 000 – 485 000 долларов США в год
Годовой диапазон компенсации для этой роли указан ниже. Для ролей, связанных с продажами, указанный диапазон представляет собой диапазон "On Target Earnings" ("OTE"), что означает, что диапазон включает как целевые комиссии/бонусы по продажам, так и годовой базовый оклад для этой роли. Годовая зарплата: 320 000 — 485 000 долларов США 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 опыт работы: Требуемый опыт работы будет коррелировать с внутренними требованиями к уровню должности. 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, проводимого в наших офисах. Визовая поддержка: Мы оказываем визовую поддержку! Однако мы не можем успешно оказывать визовую поддержку для каждой роли и каждого кандидата. Но если мы сделаем вам предложение, мы приложим все разумные усилия, чтобы получить для вас визу, и для этого мы привлекаем иммиграционного юриста. Anthropic — это общественная корпорация (public benefit corporation), расположенная в Сан-Франциско. Мы предлагаем конкурентоспособную компенсацию и льготы, возможность пожертвования опционов (optional equity donation matching), щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребенком, 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 заявки.
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 Anthropic is looking for a Staff+ Software Engineer to work on the vector search infrastructure behind Claude. Retrieval is how Claude learns about the world. Web search across claude.ai, the API and agentic surfaces, memory across conversations, and the reinforcement learning workloads that train our next models all depend on fast, cheap, high-recall nearest-neighbor search over billions of vectors. You'll join a small team responsible for the vector database layer that serves Claude's retrieval workloads: its architecture, performance, scalability and cost. This is a foundational role. The team is small, core architectural decisions are still open, and the engineers who join now will shape how the system evolves. The role sits in our Databases organization and works day to day with the Search Platform team, which owns web search indexing, retrieval and serving, and the Memory & Search team, which owns search and memory inside claude.ai. We're looking for someone who has built vector or search systems that ran in production, at scale, with real users and a real on-call. You'll be hands-on in the code, and you'll also be the person deciding how the pieces fit together. Key responsibilities Own the core of Anthropic's vector database layer: index structures, storage layout, query execution and the serving layer Own production readiness - benchmarking against exact search, capacity planning, onboarding new workloads, and the operational tooling to run it at scale Drive the recall, latency and cost trade-offs - quantization, filtered search, index build and refresh strategy, and how compute and storage are separated and scaled Scale throughput by an order of magnitude as research and training demand grows, and work out whether the bottleneck is architecture, hardware or engineering bandwidth Extend the retrieval stack toward hybrid retrieval - lexical search and fused ranking alongside vector search Set the evaluation methodology for the system - recall targets, latency objectives, cost per query, and the regression detection that keeps them honest Set technical direction for a growing team - lead design reviews, make architectural decisions others build on, and mentor the engineers joining the effort Share the on-call for the systems you own Minimum qualifications Direct experience building a vector database or approximate nearest-neighbor search system that ran in production at scale Deep knowledge of ANN index structures (graph-based, clustering-based or disk-resident approaches), vector quantization and filtered search Experience with search relevance and ranking Strong systems programming skills in a language such as Rust, C++ or Go, including performance-critical and memory-intensive code Experience designing and operating large-scale distributed storage or serving systems with strict latency and reliability requirements A track record of independently scoping and delivering ambiguous, multi-quarter technical projects Strong written and verbal communication, with experience driving alignment across teams with different priorities Interest in AI safety and Anthropic's mission Preferred qualifications Experience with object-storage-backed or disaggregated compute and storage database designs Experience building or operating full-text search engines (inverted indexes, BM25) or hybrid retrieval systems Familiarity with embedding models and the retrieval demands of LLM training and inference Experience using GPUs or other accelerators for index build or search Prior experience as a technical lead on a database or search infrastructure team 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 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 360 000