Forschungsingenieur, Produktionsmodell Post-Training

Über Anthropic Anthropics Mission ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu entwickeln. Wir möchten, dass KI sicher und nützlich für unsere Nutzer und für die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe von engagierten Forschern, Ingenieuren, Politikexperten und Geschäftsführern, die zusammenarbeiten, um nützliche KI-Systeme zu entwickeln. Über die Rolle Anthropics Produktionsmodelle unterziehen sich nach dem Training komplexen Prozessen, um ihre Fähigkeiten, Ausrichtung und Sicherheit zu verbessern. Als Forschungsingenieur im Post-Training-Team werden Sie unsere Basismodelle durch den gesamten Post-Training-Stack trainieren, um die Produktionsmodelle Claude zu liefern, mit denen die Nutzer interagieren. Sie werden an der Schnittstelle zwischen Spitzenforschung und Produktionsingenieurwesen arbeiten, Post-Training-Techniken wie Constitutional AI, RLHF und andere Ausrichtungsmethoden implementieren, skalieren und verbessern. Ihre Arbeit wird sich direkt auf die Qualität, Sicherheit und Fähigkeiten unserer Produktionsmodelle auswirken. Hinweis: Für diese Rolle führen wir alle Interviews in Python durch. Diese Rolle kann die Reaktion auf Vorfälle mit kurzer Vorlaufzeit erfordern, einschließlich an Wochenenden. Verantwortlichkeiten: Implementieren und Optimieren von Post-Training-Techniken im großen Maßstab auf Frontier-Modellen Durchführen von Forschung, um Post-Training-Rezepte zu entwickeln und zu optimieren, die direkt die Qualität der Produktionsmodelle verbessern Entwerfen, Aufbau und Betrieb robuster, effizienter Pipelines für die Feinabstimmung und Bewertung von Modellen Entwickeln von Tools, um die Modellleistung in verschiedenen Dimensionen zu messen und zu verbessern Zusammenarbeit mit Forschungsteams, um neue Techniken in produktionsreife Implementierungen zu übersetzen Debuggen komplexer Probleme in Trainingspipelines und Modellverhalten Hilfe bei der Etablierung von Best Practices für zuverlässiges, reproduzierbares Modell-Post-Training Sie könnten ein guter Kandidat sein, wenn Sie: In kontrolliertem Chaos gedeihen und eher energisiert als überfordert sind, wenn Sie mehrere dringende Prioritäten gleichzeitig bearbeiten Sich schnell an ändernde Prioritäten anpassen Klarheit bewahren, wenn Sie komplexe, zeitkritische Probleme debuggen Starke Software-Engineering-Fähigkeiten mit Erfahrung im Aufbau komplexer ML-Systeme haben Sich wohl fühlen, wenn Sie mit großen, verteilten Systemen und Hochleistungscomputing arbeiten Erfahrung mit dem Training, der Feinabstimmung oder der Bewertung von großen Sprachmodellen haben Forschungsexploration mit Ingenieursrigor und operativer Zuverlässigkeit ausbalancieren können Gut darin sind, Modell-Trainingsprozesse zu analysieren und zu debuggen Die Zusammenarbeit über Forschungs- und Ingenieursdisziplinen hinweg genießen Ambiguität navigieren und in schnelllebigen Forschungsumgebungen Fortschritte machen können Starke Kandidaten haben möglicherweise auch: Erfahrung mit LLMs Ein starkes Interesse an KI-Sicherheit und verantwortungsvoller Bereitstellung Wir begrüßen Kandidaten auf verschiedenen Erfahrungsstufen, wobei wir eine Vorliebe für Senior-Ingenieure haben, die praktische Erfahrung mit Frontier-KI-Systemen haben. Allerdings ist die Beherrschung von Python, Deep-Learning-Frameworks und verteiltem Computing für diese Rolle erforderlich. Logistik Mindestens erforderliche Ausbildung: Bachelor-Abschluss oder eine äquivalente Kombination aus Ausbildung, Training und/oder Erfahrung Erforderliches Studienfach: Ein für die Rolle relevantes Studienfach, das durch Kurse, Schulungen oder berufliche Erfahrung nachgewiesen wird Mindestens erforderliche Berufserfahrung: Die Anzahl der erforderlichen Berufsjahre korreliert mit den internen Anforderungen an die Stellenbeschreibung Standortbasierte Hybridrichtlinie: Derzeit erwarten wir, dass sich alle Mitarbeiter mindestens 25 % der Zeit in einem unserer Büros aufhalten. Allerdings können einige Rollen mehr Zeit in unseren Büros erfordern. Visa-Sponsorship: Wir bieten Visa-Sponsorship an! Allerdings können wir nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa beantragen. Wenn wir Ihnen jedoch ein Angebot machen, werden wir alle vernünftigen Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visa zu besorgen, und wir haben einen Einwanderungsanwalt, der uns dabei hilft. Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht glauben, dass Sie jede einzelne Qualifikation erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten erfüllen jede einzelne Qualifikation, wie aufgeführt. Forschungsergebnisse zeigen, dass Menschen, die sich als Teil unterrepräsentierter Gruppen identifizieren, eher von Impostor-Syndrom betroffen sind und die Stärke ihrer Bewerbung anzweifeln, daher ermutigen wir Sie, sich nicht vorzeitig auszuschließen und eine Bewerbung einzureichen, wenn Sie an dieser Arbeit interessiert sind. Wir denken, dass KI-Systeme wie die, die wir entwickeln, enorme soziale und ethische Auswirkungen haben. Wir denken, dass dies die Repräsentation noch wichtiger macht, und wir streben danach, eine Vielzahl von diversen Perspektiven in unserem Team zu haben. Ihre Sicherheit ist uns wichtig. Um sich vor möglichen Betrügereien zu schützen, beachten Sie, dass Anthropic-Rekrutierer nur von @anthropic.com-E-Mail-Adressen aus kontaktieren. In einigen Fällen können wir mit geprüften Recruiting-Agenturen zusammenarbeiten, die sich als für Anthropic tätig ausweisen. Seien Sie vorsichtig bei E-Mails von anderen Domains. Legitime Anthropic-Rekrutierer werden nie Geld, Gebühren oder Bankinformationen vor Ihrem ersten Tag verlangen. Wenn Sie sich jemals unsicher über eine Kommunikation sind, klicken Sie nicht auf Links – besuchen Sie direkt anthropic.com/careers, um bestätigte Stellenangebote zu sehen. Wie wir uns unterscheiden Wir glauben, dass die höchstwirkungsvollste KI-Forschung Big Science sein wird. Bei Anthropic arbeiten wir als ein einziges, k