原文标题：I looked at 1,680 Anthropic resumes. Here's who they actually hire.
原文作者：@hiiinternet
编译：Peggy

Biên tập viên chú thích: Ngoài giới thường tưởng tượng Anthropic như một phòng thí nghiệm AI gồm các tiến sĩ, nhà nghiên cứu và chuyên gia mô hình tiên phong, nhưng phân tích 1.680 hồ sơ kỹ sư này đã đưa ra một câu trả lời thực tế hơn: trọng tâm của Anthropic không chỉ là "nghiên cứu", mà là "xây dựng".

Bài viết này phân tích 5.306 hồ sơ cá nhân trên LinkedIn ghi nhận làm việc tại Anthropic, sau đó chọn ra 1.680 hồ sơ kỹ sư, và xem xét 7.986 mô tả công việc trước đó của họ để phân tích xem họ đã làm gì trước khi gia nhập Anthropic.

Dưới đây là kết quả.

Gần như trong một đêm, tổ chức đã mở rộng nhanh chóng

Chỉ có 15 kỹ sư đã gia nhập Anthropic trước năm 2021 và vẫn còn làm việc tại đây đến nay. Đến năm 2025, đội ngũ kỹ sư của tổ chức đã gần gấp ba lần, với 686 kỹ sư mới tuyển trong năm đó; tốc độ tuyển dụng năm 2026 cũng dự kiến tương đương, đến tháng 6 đã tuyển thêm 455 người.

Hiện tại, hơn một nửa đội ngũ kỹ sư làm việc tại Anthropic chưa đến một năm. 53% trong số họ gia nhập trong vòng 12 tháng qua. Thời gian trung bình làm việc tại tổ chức là 10 tháng.

Đây là một tổ chức quy mô lớn, nhưng gần như được xây dựng trong khoảng 18 tháng.

Gần như chỉ tuyển kỹ sư dày dạn kinh nghiệm

Trung bình kinh nghiệm làm việc trước khi gia nhập Anthropic là 12,2 năm. 50% trong số này có từ 8,8 đến 16,5 năm kinh nghiệm. Trong 1.680 người, chỉ có 50 người có ít hơn 3 năm kinh nghiệm. 44% có từ 13 năm trở lên kinh nghiệm làm việc. Tuyển sinh viên mới hầu như không tồn tại.

Nói cách khác, nhân viên mới điển hình của Anthropic là một kỹ sư có 12 năm kinh nghiệm, nhưng mới gia nhập được 10 tháng.

Rõ ràng, tập trung nhiều hơn vào hạ tầng, chứ không phải nghiên cứu truyền thống

Kinh nghiệm về hạ tầng xuất hiện trong 40% hồ sơ kỹ sư. Các lĩnh vực như backend, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và an ninh chiếm khoảng 20% mỗi lĩnh vực; trong khi đó, học tăng cường (reinforcement learning), tức RLHF trong mô hình RL, chỉ xuất hiện trong 3,3% hồ sơ.

Kỹ sư điển hình của Anthropic thường đã làm việc trong các công ty đám mây quy mô siêu lớn hoặc các startup xây dựng hệ thống sản xuất quy mô lớn trong 10 năm qua.

Các kỹ năng họ tự liệt kê cũng phản ánh điều này: Python 585 người, Java 566 người, C++ 443 người, JavaScript 376 người, SQL 302 người, Linux 230 người, hệ thống phân tán 189 người, AWS 154 người. Các công việc liên quan đến huấn luyện mô hình "hấp dẫn" hơn như đào tạo mô hình cũng tồn tại, nhưng tỷ lệ rất thấp.

Nguồn nhân lực lớn nhất không phải từ phòng thí nghiệm, mà là Google

Mọi người thường nghĩ rằng Anthropic chủ yếu tuyển người từ OpenAI và DeepMind. Nhưng nguồn nhân lực lớn nhất của họ, vượt xa các đối thủ, chính là Google. Các phòng thí nghiệm cạnh tranh chỉ là hai cột nhỏ trong biểu đồ.

Anthropic rõ ràng ưu tiên những công ty nổi tiếng về độ chính xác kỹ thuật: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Nếu xem lịch sử làm việc của các kỹ sư này, thứ hạng là: Google 405 người, Meta 273 người, Amazon 197 người, Microsoft 171 người, Stripe 124 người, Apple 87 người, Stanford 68 người, DeepMind 62 người, Airbnb 51 người, OpenAI 48 người. Hiện tại, một nửa đội ngũ kỹ sư có ít nhất một lần trong hồ sơ từng làm việc tại các công ty FAANG.

Tất nhiên, họ cũng tuyển người từ các phòng thí nghiệm AI khác. OpenAI là một trong năm nguồn tuyển chính, DeepMind cũng nằm trong top sáu. Khoảng 94 kỹ sư đã chuyển từ các phòng thí nghiệm AI tiên phong khác sang Anthropic.

Về vấn đề bằng tiến sĩ

Chỉ có 13,7% người có bằng tiến sĩ. Tức là khoảng bảy người thì có một người.

Nhân viên điển hình của Anthropic không phải là nhà nghiên cứu khoa học, mà là kỹ sư dày dạn có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ. Giấc mơ "toàn bộ phòng thí nghiệm đều là tiến sĩ" gần như sai lệch ở cấp độ đội ngũ kỹ thuật.

Phân bổ chuyên môn cũng phù hợp với hình ảnh của một "tổ chức xây dựng": 819 người có nền tảng khoa học máy tính, tiếp theo là toán học 78 người, vật lý 70 người, kỹ thuật máy tính 69 người. Trong số này, có 13 người học ngành triết học, có thể liên quan đến lĩnh vực an ninh.

Stanford rõ ràng dẫn đầu về nguồn tuyển dụng

Xét theo trường học, tổng số tuyển dụng theo thứ tự là: Stanford 144 người, Berkeley 118 người, MIT 80 người, CMU 73 người, Harvard 42 người, Cambridge 39 người, UW 36 người, Waterloo và Cornell mỗi nơi 35 người, Oxford 33 người, Princeton 32 người. Bốn trường này chiếm khoảng một phần tư toàn đội ngũ kỹ sư.

80% người có cùng một chức danh.

"Thành viên Nhóm Kỹ thuật" (Member of Technical Staff).

Một cựu CTO của Instagram, vài sáng lập viên của Adept, giảng viên của Stanford, đều chỉ giữ chức "MoTS" trong Anthropic. Việc sử dụng chức danh này mang tính phân cấp phẳng rõ ràng có chủ ý. Thâm niên và chức năng cụ thể đều được ẩn đi trong thiết kế.

Các giai đoạn đầu của sự nghiệp, con đường duy nhất để vào Anthropic là gì?

Có 172 kỹ sư có kinh nghiệm chưa đến 6 năm, trong đó 50 người chưa đến 3 năm. Nhưng họ không phải là sinh viên mới ra trường theo nghĩa thông thường. Họ chia thành hai nhóm chính, gần như không có kỹ sư trung cấp bình thường.

Với toàn đội kỹ sư, họ thể hiện đặc điểm rõ rệt: tỷ lệ tiến sĩ cao hơn, đạt 19%, so với 13,7% chung; tỷ lệ có chức danh Product / SWE gấp ba lần, đạt 15%, trong khi chung là 5%; khả năng từng làm việc tại các công ty FAANG thấp hơn nhiều, chỉ 32%, so với 50% chung.

Họ thay thế cho kinh nghiệm làm việc bằng một loại vốn danh tiếng khác:

Chương trình thực tập. Trong đó, 50% đã từng thực tập tại các công ty như: Meta 16 người, Google 10 người, DeepMind 6 người, Microsoft 5 người, Amazon 5 người, cùng các công ty như Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Từ giao dịch định lượng đến phòng thí nghiệm AI. 9% từng làm việc tại các tổ chức giao dịch hàng đầu như Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel. Đây là nhóm trẻ, gồm các tài năng toán học / lập trình thi đấu qua các cuộc thi, đã vào các phòng thí nghiệm AI qua ngành giao dịch tần số cao.

Chương trình Fellowship về phù hợp mục tiêu. 6% từng tiếp xúc với MATS, SERI, Redwood hoặc ARC. Đây là các chương trình dành gần như chỉ cho nhân tài trẻ, ít xuất hiện trong nhóm các chuyên gia kỳ cựu.

Hình ảnh rõ ràng là: MIT, huy chương bạc IOI, điểm Codeforces 2900+, sau bốn năm làm việc đã trực tiếp vào các lĩnh vực reinforcement learning và an ninh. Tiêu chuẩn tuyển chọn không dựa vào thời gian làm việc, mà dựa vào thứ hạng thi đấu và công trình nghiên cứu.

Các kỹ sư trẻ này cũng mang tính quốc tế cao hơn các kỹ sư dày dạn kinh nghiệm. Trường học của các kỹ sư mới có nguồn gốc gồm: Berkeley 15 người, Stanford 14 người, Cambridge 10 người, MIT 7 người, Tsinghua 7 người, Oxford 6 người, cùng các trường như Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong, ETH Zürich.

Vậy, bạn nên hiểu những thông tin này như thế nào?

Nếu bạn muốn gia nhập Anthropic với vai trò kỹ sư, đừng viết CV giống như gửi cho phòng nghiên cứu, mà hãy thể hiện rõ các hệ thống quy mô lớn bạn đã xây dựng, mở rộng và duy trì. Đó mới là CV đang được tuyển dụng.

Giai đoạn đầu của sự nghiệp là ngoại lệ duy nhất. Ở giai đoạn này, tiêu chuẩn không phải là kinh nghiệm làm việc bình thường, mà là các thực tập hàng đầu, thứ hạng thi đấu hoặc công trình nghiên cứu.

Nếu bạn cạnh tranh tuyển người với Anthropic, mục tiêu của bạn không phải là "tiến sĩ" hay "bối cảnh phòng thí nghiệm" mà là các kỹ sư dày dạn từ các công ty đám mây quy mô siêu lớn hoặc các công ty có danh tiếng kỹ thuật cao: họ khoảng 12 năm kinh nghiệm, có thể đến từ Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir. Anthropic đã tích cực tuyển dụng trong nhóm nhân lực này.

[Link bài gốc]

Khám phá các vị trí tuyển dụng của BlockBeats tại đây

Chào mừng gia nhập cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Telegram nhóm theo dõi: https://t.me/theblockbeats

Telegram nhóm thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia