編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

作為全球最受關(guān)注的 AI 公司之一，Anthropic 的估值已經(jīng)超過 OpenAI。在 Claude 系列模型快速崛起的背后，一個(gè)外界始終好奇的問題是：Anthropic 到底在招聘什么樣的人？

很多人的第一反應(yīng)或許是——博士、大模型研究員、強(qiáng)化學(xué)習(xí)專家。但事實(shí)可能與想象并不相同。

近日，AI 招聘平臺(tái) Fonzi AI 負(fù)責(zé)人、前 Cookd 聯(lián)合創(chuàng)始人 Seb，對 Anthropic 工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。他抓取了 LinkedIn 上所有將 Anthropic 標(biāo)注為現(xiàn)任雇主的個(gè)人資料，共計(jì) 5306 份，并從中篩選出 1680 名工程師，進(jìn)一步分析了他們在加入 Anthropic 前的 7986 段工作經(jīng)歷，了解他們在加入 Anthropic 之前都做過了些什么。

通過這份數(shù)據(jù)，Seb 試圖回答一個(gè)問題：Anthropic 最青睞的工程師究竟是誰？

結(jié)果顯示，相比外界想象中的“AI 研究員聚集地”，Anthropic 更像是一家以基礎(chǔ)設(shè)施和大規(guī)模系統(tǒng)工程為核心的公司。它招聘的大多數(shù)人并非研究科學(xué)家，而是擁有十年以上經(jīng)驗(yàn)、長期構(gòu)建大型生產(chǎn)系統(tǒng)的資深工程師。

以下為數(shù)據(jù)結(jié)果，我們不妨一起來看看。

Anthropic 幾乎是在一夜之間擴(kuò)張起來的

目前仍在 Anthropic 任職的工程師中，只有 15 人是在 2021 年之前加入公司的。

Anthropic 的團(tuán)隊(duì)規(guī)模在 2025 年大約增長了三倍，當(dāng)年共招聘了 686 名新員工；而 2026 年的招聘速度也在追平這一紀(jì)錄，截至 6 月份已經(jīng)新增了 455 名員工。

換句話說，目前整個(gè)工程團(tuán)隊(duì)中有一半成員加入時(shí)間還不到一年。53% 的工程師是在過去 12 個(gè)月內(nèi)入職的，中位任職時(shí)長僅為 10 個(gè)月。

這是一個(gè)龐大的工程組織，但它基本是在過去 18 個(gè)月里快速搭建起來的。

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他們幾乎只招資深工程師

在加入 Anthropic 之前，這些員工的工作經(jīng)驗(yàn)中位數(shù)為 12.2 年。其中，中間 50% 的員工擁有 8.8 年至 16.5 年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

在 Anthropic 的 1680 名員工中，僅有 50 人的工作經(jīng)驗(yàn)不足 3 年；而 44% 的員工擁有 13 年及以上的工作經(jīng)驗(yàn)。應(yīng)屆畢業(yè)生招聘幾乎可以說是不存在。

因此，Anthropic 招聘的典型畫像是：擁有 12 年工作經(jīng)驗(yàn)，在 Anthropic 工作了大約 10 個(gè)月。

比起研究，他們更看重基礎(chǔ)設(shè)施能力

40% 的工程師背景與基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)。后端開發(fā)、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和安全領(lǐng)域背景均占約 20%。

而強(qiáng)化學(xué)習(xí)（也就是 RLHF 中的“RL”），只出現(xiàn)在 3.3% 的工程師履歷中。

典型的 Anthropic 工程師，過去十年大多是在超大規(guī)?？萍脊净蛘咭曰A(chǔ)設(shè)施見長的創(chuàng)業(yè)公司中構(gòu)建大型生產(chǎn)系統(tǒng)。

他們在 LinkedIn 上填寫的技能標(biāo)簽也反映出這一點(diǎn)：

Python（585 人）、Java（566 人）、C++（443 人）、JavaScript（376 人）、SQL（302 人）、Linux（230 人）、分布式系統(tǒng)（189 人）、AWS（154 人）。

外界想象中的“大模型訓(xùn)練工程師”當(dāng)然存在，但實(shí)際上只是少數(shù)群體。

Anthropic 最大的人才來源不是 AI 實(shí)驗(yàn)室，而是 Google

很多人以為 Anthropic 會(huì)從 OpenAI 或 DeepMind 大規(guī)模挖人。事實(shí)并非如此。

Anthropic 最大的人才來源是 Google，而且遙遙領(lǐng)先。OpenAI 和 DeepMind 在統(tǒng)計(jì)圖中甚至只是中間兩根相對較小的柱子。

Anthropic 特別偏愛那些以工程嚴(yán)謹(jǐn)性著稱的公司，例如 Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir 和 Airbnb。

如果統(tǒng)計(jì)工程師整個(gè)職業(yè)生涯中曾經(jīng)工作過的公司，結(jié)果如下：

• Google：405 人

• Meta：273 人

• Amazon：197 人

• Microsoft：171 人

• Stripe：124 人

• Apple：87 人

• Stanford：68 人

• DeepMind：62 人

• Airbnb：51 人

• OpenAI：48 人

整個(gè)工程團(tuán)隊(duì)中，有一半人（50%）的履歷里出現(xiàn)過 FAANG 公司。

當(dāng)然，他們也確實(shí)會(huì)從其他頂級(jí) AI 實(shí)驗(yàn)室挖人。OpenAI 是前五大人才來源之一，DeepMind 排名第六。

大約有 94 名工程師是直接從其他前沿 AI 實(shí)驗(yàn)室跳槽到 Anthropic 的。

關(guān)于“Anthropic 全是博士”的誤解

據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，Anthropic 擁有博士學(xué)位的人僅占 13.7%。也就是說，大約每七個(gè)人里才有一個(gè)博士。

Anthropic 的典型招聘對象并不是研究科學(xué)家，而是一位擁有本科或碩士學(xué)歷的資深工程師。因此，“整個(gè)實(shí)驗(yàn)室都是博士”的刻板印象，在工程團(tuán)隊(duì)層面基本是錯(cuò)誤的。

他們的專業(yè)背景也非常符合一家工程驅(qū)動(dòng)型公司的特點(diǎn)：

• 計(jì)算機(jī)科學(xué)（819 人）

• 數(shù)學(xué)（78 人）

• 物理學(xué)（70 人）

• 計(jì)算機(jī)工程（69 人）

有趣的是，哲學(xué)專業(yè)也進(jìn)入了前二十名（13 人）——或許與 AI 安全方向有關(guān)。

按畢業(yè)院校統(tǒng)計(jì)：

• 斯坦福大學(xué)（Stanford University）：144 人

• 加州大學(xué)伯克利分校（University of California, Berkeley）：118 人

• 麻省理工學(xué)院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）：80 人

• 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University，CMU）：73 人

• 哈佛大學(xué)（Harvard University）：42 人

• 劍橋大學(xué)（University of Cambridge）：39 人

• 華盛頓大學(xué)（University of Washington）：36 人

• 滑鐵盧大學(xué)（University of Waterloo）：35 人

• 康奈爾大學(xué)（Cornell University）：35 人

• 牛津大學(xué)（University of Oxford）：33 人

• 普林斯頓大學(xué)（Princeton University）：32 人

僅 Stanford、Berkeley、MIT 和 CMU 四所學(xué)校，就貢獻(xiàn)了整個(gè)工程團(tuán)隊(duì)約四分之一的人數(shù)。

80% 的工程師擁有同一個(gè)職位名稱

“Member of Technical Staff”（技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員，簡稱 MTS）。

無論是前 Instagram CTO、前 Adept 創(chuàng)始人，還是 Stanford 教授，在 Anthropic 內(nèi)部都可能被統(tǒng)一稱為 MTS。

這是公司有意為之。職位體系被刻意“扁平化”，從頭銜上幾乎看不出資歷和職能差異。

年輕工程師唯一的進(jìn)入通道

在 1680 名工程師中：

• 172 人工作經(jīng)驗(yàn)不足 6 年；

• 50 人工作經(jīng)驗(yàn)不足 3 年。

但他們并不是普通意義上的應(yīng)屆畢業(yè)生。

這些年輕工程師主要分為兩類，而且?guī)缀醪淮嬖谄胀ㄖ屑?jí)工程師作為過渡層。與整體工程團(tuán)隊(duì)相比，他們有幾個(gè)顯著特征：

• 博士比例更高（19% vs 13.7%）；

• 產(chǎn)品工程師/軟件工程師背景比例更高（15% vs 5%）；

• 擁有 FAANG 履歷的比例反而更低（32% vs 50%）。

他們用來替代工作年限的，是另一種“硬通貨”，譬如：

• 頂級(jí)實(shí)習(xí)經(jīng)歷。50% 的年輕工程師擁有以下公司實(shí)習(xí)經(jīng)歷，如 Meta（16 人）、Google（10 人）、DeepMind（6 人）、Microsoft（5 人）、Amazon（5 人），以及 Jane Street、Two Sigma、HRT、Optiver、NVIDIA 等頂級(jí)機(jī)構(gòu)。

• 從量化交易公司進(jìn)入 AI 實(shí)驗(yàn)室。9% 的年輕工程師來自 Jane Street、Two Sigma、Five Rings、HRT、Optiver、Citadel 等頂尖量化交易機(jī)構(gòu)。很多都是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)競賽背景極強(qiáng)的人才，通過高頻交易行業(yè)進(jìn)入 AI 領(lǐng)域。

• Alignment Fellowship 項(xiàng)目。調(diào)查數(shù)據(jù)中，6% 的年輕工程師參與過 MATS、SERI、Redwood、ARC 等 AI Alignment 項(xiàng)目。這是一個(gè)主要面向年輕人才的特殊晉升通道，而在資深工程師群體中幾乎不存在。

一個(gè)精英的典型代表可能是這樣的：MIT 畢業(yè)、IOI 銀牌獲得者、Codeforces Rating 超過 2900、畢業(yè)四年后便進(jìn)入強(qiáng)化學(xué)習(xí)和 AI 安全領(lǐng)域。他們的篩選標(biāo)準(zhǔn)不是工作年限，而是競賽成績和學(xué)術(shù)成果。

他們的國際化背景也比資深員工更明顯。在較年輕員工群體中，畢業(yè)院校分布為：加州大學(xué)伯克利分校 15 人、斯坦福大學(xué) 14 人、劍橋大學(xué) 10 人、麻省理工學(xué)院 7 人、清華大學(xué) 7 人、牛津大學(xué) 6 人。此外，還有不少員工來自帝國理工學(xué)院、新加坡國立大學(xué)、上海交通大學(xué)和蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等高校。

那么，這些數(shù)據(jù)意味著什么？

如果你想以工程師身份加入 Anthropic，那么就別再把簡歷寫成申請研究實(shí)驗(yàn)室的風(fēng)格，而要按照一家基礎(chǔ)設(shè)施公司的標(biāo)準(zhǔn)來寫。重點(diǎn)展示你真正設(shè)計(jì)、構(gòu)建并成功擴(kuò)展過的系統(tǒng)，這樣的履歷才更容易獲得 Anthropic 的青睞。

職業(yè)經(jīng)驗(yàn)少的候選人也是例外。但即便如此，門檻通常也體現(xiàn)在頂級(jí)實(shí)習(xí)經(jīng)歷、競賽排名，或者高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文上。

如果你正在與 Anthropic 爭奪人才，那么你的競爭目標(biāo)并不是擁有博士學(xué)位的人，也不是某個(gè)知名研究機(jī)構(gòu)出身的人。真正需要爭搶的，是那些擁有大約 12 年工作經(jīng)驗(yàn)、具備成熟工程落地能力的資深系統(tǒng)建設(shè)者，尤其是來自超大規(guī)模云服務(wù)公司或以基礎(chǔ)設(shè)施能力著稱的技術(shù)公司的工程師。

例如， Stripe? 、 Databricks? 、 Snowflake? 、 Palantir? 等公司的人才池，正是 Anthropic 重點(diǎn)挖掘的對象。

來源：https://x.com/hiiinternet/status/2065117819948437765

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