Judul asli: I looked at 1,680 Anthropic resumes. Here's who they actually hire.
Penulis asli: @hiiinternet
Diterjemahkan: Peggy

Catatan editor: Banyak orang menganggap Anthropic sebagai laboratorium AI yang terdiri dari doktor, peneliti, dan ahli model terdepan, tetapi analisis terhadap 1.680 CV insinyur ini memberikan jawaban yang lebih realistis: inti dari Anthropic bukan hanya "penelitian", melainkan "pembangunan".

Artikel ini menganalisis 5.306 profil di LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai tempat kerja saat ini, dan selanjutnya menyaring 1.680 CV insinyur, serta menelusuri 7.986 catatan dalam deskripsi pekerjaan mereka sebelum bergabung dengan Anthropic, untuk mendapatkan kesimpulan yang tidak terduga: gambaran utama talenta di Anthropic bukanlah "peneliti" seperti yang dibayangkan orang, melainkan sekelompok "pembangun" berpengalaman (builder, orang yang mampu membangun, menjalankan, dan memperluas sistem skala besar secara nyata).

Data menunjukkan bahwa tim insinyur di Anthropic hampir terbentuk dalam 18 bulan terakhir: lebih dari separuh insinyur baru bergabung kurang dari satu tahun yang lalu, tetapi mereka umumnya sangat berpengalaman, dengan median pengalaman kerja sebelum bergabung mencapai 12,2 tahun, dan banyak berasal dari Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, dan perusahaan lain yang terkenal karena kemampuan engineering dan infrastruktur mereka.

Ini juga menjelaskan fokus nyata dari organisasi engineering Anthropic: dibandingkan penelitian model yang menjadi perhatian publik, mereka lebih mirip perusahaan infrastruktur yang sangat engineering-oriented. Latar belakang insinyur utama mereka sebagian besar di bidang infrastruktur, backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan; proporsi doktor hanya 13,7%, sementara mayoritas adalah insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister.

Talenta di tahap awal karier tidak sepenuhnya tidak memiliki peluang, tetapi juga sangat tinggi ambang batasnya: magang di perusahaan teknologi top, prestasi kompetisi, publikasi makalah, atau pengalaman proyek keamanan / alignment AI sering menjadi sinyal pengganti pengalaman kerja.

Saran terakhir dari penulis juga sangat langsung: jika ingin bergabung dengan Anthropic, jangan buat CV-mu seperti melamar ke laboratorium riset, tetapi tonjolkan sistem skala besar yang benar-benar kamu bangun, kembangkan, dan rawat. Di balik kompetisi AI terdepan, semakin dekat ke kompetisi kemampuan engineering dan infrastruktur.

Berikut adalah teks aslinya:

Builder, bukan peneliti

Saya mengumpulkan semua profil LinkedIn yang mencantumkan Anthropic sebagai tempat kerja saat ini, sebanyak 5.306 orang. Kemudian saya menyaring yang benar-benar berposisi sebagai insinyur, sebanyak 1.680 orang, dan menelusuri 7.986 catatan dalam deskripsi pekerjaan mereka sebelum bergabung dengan Anthropic, untuk menganalisis apa yang mereka kerjakan sebelumnya.

Berikut hasilnya.

Hampir dalam semalam, organisasi ini berkembang pesat

Hanya 15 insinyur yang bergabung sebelum 2021 dan masih aktif sampai sekarang. Pada 2025, tim engineering ini hampir tiga kali lipat, dengan 686 insinyur baru bergabung tahun itu; kecepatan rekrutmen di 2026 juga diperkirakan sepadan, dengan 455 orang tambahan hingga Juni.

Saat ini, lebih dari setengah tim engineering di Anthropic bergabung kurang dari satu tahun yang lalu. 53% dari mereka bergabung dalam 12 bulan terakhir. Median durasi kerja: 10 bulan.

Ini adalah organisasi berukuran besar, tetapi hampir terbentuk dalam sekitar 18 bulan.

Hampir seluruhnya merekrut insinyur senior

Median pengalaman kerja sebelum bergabung di Anthropic adalah 12,2 tahun. 50% di antaranya memiliki pengalaman antara 8,8 hingga 16,5 tahun. Dari 1.680 orang ini, hanya 50 orang yang kurang dari 3 tahun pengalaman. 44% memiliki pengalaman 13 tahun atau lebih. Rekrutmen lulusan baru hampir tidak ada.

Dengan kata lain, insinyur baru tipikal di Anthropic adalah seseorang dengan pengalaman 12 tahun, tetapi baru bergabung selama 10 bulan di Anthropic.

Lebih condong ke infrastruktur, bukan penelitian tradisional

Latar belakang infrastruktur muncul dalam 40% CV insinyur. Bidang backend, sistem terdistribusi, basis data, dan keamanan masing-masing sekitar 20%. Reinforcement learning, termasuk RLHF, hanya muncul dalam 3,3% CV mereka.

Insinyur Anthropic yang tipikal biasanya selama sepuluh tahun terakhir bekerja di perusahaan cloud besar skala super besar, atau startup yang fokus pada infrastruktur, membangun sistem produksi skala besar.

Skill yang mereka cantumkan juga menunjukkan hal yang sama: Python 585 orang, Java 566 orang, C++ 443 orang, JavaScript 376 orang, SQL 302 orang, Linux 230 orang, sistem terdistribusi 189 orang, AWS 154 orang. Pekerjaan pelatihan model yang terdengar lebih "seksi" tentu ada, tetapi proporsinya sangat kecil.

Sumber talenta terbesar bukan laboratorium riset, melainkan Google

Orang-orang mengira Anthropic terutama merekrut dari OpenAI dan DeepMind. Tapi sumber talenta terbesar, jauh di atas lainnya, adalah Google. Laboratorium kompetitor hanyalah dua kolom kecil di grafik.

Anthropic jelas lebih menyukai mereka dari perusahaan yang terkenal karena ketelitian engineering: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Jika melihat riwayat kerja insinyur-insinyur ini, urutannya adalah: Google 405 orang, Meta 273 orang, Amazon 197 orang, Microsoft 171 orang, Stripe 124 orang, Apple 87 orang, Stanford 68 orang, DeepMind 62 orang, Airbnb 51 orang, OpenAI 48 orang. Saat ini, setengah dari tim engineering mereka memiliki pengalaman di FAANG setidaknya sekali.

Tentu saja, mereka juga merekrut dari laboratorium AI lain. OpenAI adalah salah satu sumber utama langsung, dan DeepMind juga. Sekitar 94 insinyur dari mereka pindah langsung dari laboratorium AI terdepan ke Anthropic.

Mitos tentang doktor

Hanya 13,7% dari mereka yang memiliki gelar doktor. Sekitar satu dari tujuh orang.

Calon karyawan ideal di Anthropic bukanlah ilmuwan riset, melainkan insinyur senior dengan gelar sarjana atau magister. Bayangan bahwa "seluruh laboratorium adalah doktor" hampir tidak berlaku di tim engineering.

Distribusi latar belakang profesional mereka juga sangat sesuai dengan gambaran "organisasi pembangunan": 819 orang dari ilmu komputer, 78 dari matematika, 70 dari fisika, 69 dari teknik komputer. Filosofi juga masuk dalam 20 besar, sebanyak 13 orang, mungkin terkait bidang keamanan.

Stanford unggul jelas sebagai sumber rekrutmen

Dari segi universitas, urutan akumulatifnya adalah: Stanford 144 orang, Berkeley 118 orang, MIT 80 orang, CMU 73 orang, Harvard 42 orang, Cambridge 39 orang, UW 36 orang, Waterloo dan Cornell masing-masing 35 orang, Oxford 33 orang, Princeton 32 orang. Empat universitas teratas menyumbang sekitar seperempat dari seluruh tim engineering.

80% dari mereka memegang jabatan yang sama.

"Member of Technical Staff" (anggota staf teknis).

Seorang mantan CTO Instagram, beberapa pendiri Adept, dan staf pengajar Stanford, semua memegang jabatan "MoTS" di Anthropic. Penamaan posisi yang datar ini jelas disengaja. Pengalaman dan fungsi spesifik mereka disembunyikan dalam desain posisi ini.

Lalu, di mana jalur masuk satu-satunya bagi mereka yang masih di tahap awal karier?

Ada 172 insinyur dengan pengalaman kurang dari 6 tahun, 50 di antaranya kurang dari 3 tahun. Tapi mereka bukan lulusan baru biasa. Mereka terbagi menjadi dua kategori utama, hampir tanpa insinyur tingkat menengah biasa di tengahnya.

Dari segi karakteristik, mereka berbeda secara mencolok dari seluruh tim: proporsi doktor lebih tinggi, mencapai 19%, dibandingkan 13,7%; jabatan produk / SWE tiga kali lipat, mencapai 15%, sedangkan secara umum hanya 5%; dan peluang mereka memiliki pengalaman di perusahaan FAANG jauh lebih rendah, hanya 32%, dibandingkan 50% secara umum.

Sebagai pengganti pengalaman kerja, mereka mengandalkan bentuk modal reputasi lain:

Jalur magang. 50% dari mereka memiliki pengalaman magang di perusahaan berikut: Meta 16 orang, Google 10 orang, DeepMind 6 orang, Microsoft 5 orang, Amazon 5 orang, serta Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Dari dunia trading kuantitatif ke laboratorium AI. 9% dari mereka pernah bekerja di institusi trading top seperti Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Mereka adalah generasi muda berbakat matematika / kompetisi komputer, yang masuk ke laboratorium AI melalui industri trading frekuensi tinggi.

Program Fellowship untuk alignment. 6% dari mereka pernah mengikuti program seperti MATS, SERI, Redwood, atau ARC. Ini adalah jalur yang hampir hanya terbuka untuk talenta muda, dan jarang di kalangan senior.

Gambaran yang sangat jelas adalah: lulusan MIT, peringkat medali perak IOI, skor Codeforces 2900+, langsung masuk ke bidang reinforcement learning dan keamanan setelah empat tahun bekerja. Mereka dipilih berdasarkan peringkat kompetisi dan publikasi makalah, bukan pengalaman kerja.

Insinyur muda ini juga lebih internasional dibanding insinyur senior. Sumber universitas mereka meliputi: Berkeley 15 orang, Stanford 14 orang, Cambridge 10 orang, MIT 7 orang, Tsinghua 7 orang, Oxford 6 orang, serta Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong, ETH Zürich.

Lalu, bagaimana Anda harus memahami informasi ini?

Jika Anda ingin bergabung ke Anthropic sebagai insinyur, jangan buat CV seperti melamar ke laboratorium riset, tetapi fokuslah menonjolkan sistem skala besar yang benar-benar Anda bangun, kembangkan, dan rawat. Itulah CV yang sedang mereka rekrut.

Tahap awal karier adalah satu-satunya pengecualian. Pada tahap ini, bukan pengalaman kerja biasa yang menjadi syarat, melainkan magang top, peringkat kompetisi, atau publikasi makalah.

Jika Anda bersaing dengan Anthropic, target utama bukanlah "doktor" atau "latar belakang laboratorium" itu sendiri, melainkan insinyur senior dari perusahaan cloud besar skala super atau perusahaan dengan reputasi engineering yang sangat tinggi: mereka biasanya memiliki sekitar 12 tahun pengalaman, mungkin dari Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic sudah aktif merekrut dari kalangan ini.

[Link asli]

Klik untuk mengetahui posisi yang sedang dibuka oleh律动BlockBeats

Selamat bergabung dengan komunitas resmi律动BlockBeats：

Telegram Grup Berlangganan：https://t.me/theblockbeats

Telegram Grup Diskusi：https://t.me/BlockBeats_App

Akun resmi Twitter：https://twitter.com/BlockBeatsAsia