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Anthropic
Research Engineer, Interpretability
ÜBER ANTHROPIC
Die Mission von Anthropic ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu entwickeln. Wir möchten, dass KI sicher und vorteilhaft für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikexperten und Führungskräfte, die gemeinsam an der Entwicklung vorteilhafter KI-Systeme arbeiten.
ÜBER DIE ROLLE
Wenn Sie sehen, wozu moderne Sprachmodelle fähig sind, fragen Sie sich dann: „Wie funktionieren diese Dinge? Wie können wir ihnen vertrauen?“
Das Interpretability-Team bei Anthropic arbeitet daran, die Funktionsweise trainierter Modelle durch Reverse Engineering zu entschlüsseln, da wir davon überzeugt sind, dass ein mechanistisches Verständnis der robusteste Weg ist, um fortschrittliche Systeme sicher zu machen.
Stellen Sie sich vor, wir betreiben „Neurowissenschaft“ an neuronalen Netzen mithilfe von „Mikroskopen“, die wir selbst bauen – oder wir führen Reverse Engineering an neuronalen Netzen durch, ähnlich wie bei Binärprogrammen.
Weitere Ressourcen, um mehr über unsere Arbeit zu erfahren:
- Unser Forschungsblog transformer-circuits.pub/ – behandelt Fortschritte, einschließlich Monosemantic Features transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/ und Circuits transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/methods.html
- Eine Einführung in die Interpretierbarkeit youtube.com/watch?v=TxhhMTOTMDg von unserem Forschungsleiter Chris Olah colah.github.io/about.html
- Die Dringlichkeit der Interpretierbarkeit darioamodei.com/post/the-urgency-of-interpretability von CEO Dario Amodei
- Technische Herausforderungen bei der Skalierung der Interpretierbarkeit anthropic.com/research/engineering-challenges-interpretability – direkt relevant für diese Rolle
* 60 Minuten [
YouTube] Segment – Um 8:07 sehen Sie eine Demo der Tools, die unser Team entwickelt hat
- New Yorker newyorker.com/magazine/2026/02/16/what-is-claude-anthropic-doesnt-know-either Artikel – wie es ist, an einem der schwierigsten offenen Probleme der KI zu arbeiten
Auch wenn Sie noch nicht an Interpretierbarkeit gearbeitet haben, ähnelt die Infrastruktur-Expertise dem, was über den gesamten Lebenszyklus eines produktiven Sprachmodells hinweg benötigt wird:
- Pretraining: Das Training von Dictionary-Learning-Modellen ähnelt stark dem Pretraining von Modellen – das Erstellen stabiler, performanter Trainings-Jobs für massiv parametrisierte Modelle über Tausende von Chips hinweg
- Inference: Interp betreibt einen angepassten Inference-Stack. Die tägliche Analyse erfordert Dienste, die es ermöglichen, die internen Aktivierungen eines Modells während des Forward-Passes zu bearbeiten – zum Beispiel durch Hinzufügen eines „Steering Vector“
- Performance: Wie bei jeder LLM-Arbeit stoßen wir an die Grenzen von Hardware und Software. Anstatt die letzten 0.1% herauszuholen, konzentrieren wir uns darauf, Engpässe zu finden, diese zu beheben und angesichts der sich schnell entwickelnden Forschung und Sicherheitsmission voranzukommen
Die Wissenschaft skaliert weiter – und wird nun direkt bei Sicherheitsaudits www-cdn.anthropic.com/bf10f64990cfda0ba858290be7b8cc6317685f47.pdf an Frontier-Modellen mit echten Fristen angewendet. Da unsere Forschung gereift ist, sind Engineering und Infrastruktur zu einem Engpass geworden. Ihre Arbeit wird einen direkten Einfluss auf eines der wichtigsten offenen Probleme der KI haben.
VERANTWORTLICHKEITEN
- Aufbau und Wartung der spezialisierten Inference- und Trainingsinfrastruktur, die die Interpretierbarkeitsforschung antreibt – einschließlich instrumentierter Forward-/Backward-Passes, Aktivierungsextraktion und Anwendung von Steering Vectors
- Behebung von Skalierungs- und Effizienzengpässen durch Profiling, Optimierung und enge Zusammenarbeit mit anderen Infrastrukturteams
- Entwurf von Tools, Abstraktionen und Plattformen, die es Forschern ermöglichen, schnell zu experimentieren, ohne auf technische Barrieren zu stoßen
- Unterstützung bei der Überführung der Interpretierbarkeitsforschung in produktive Sicherheitsaudits – mit echten Fristen und hohen Erwartungen an die Zuverlässigkeit
- Arbeit über den gesamten Stack hinweg – von Modellinterna und Optimierungen auf Beschleunigerebene bis hin zu nutzerorientierten Forschungstools
SIE KÖNNTEN GUT ZU UNS PASSEN, WENN SIE
- Über 5-10+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung verfügen
- Sehr versiert in mindestens einer Programmiersprache sind (z. B. Python, Rust, Go, Java) und produktiv mit Python arbeiten
- Extrem neugierig auf unbekannte Bereiche sind; schnell lernen und dieses Wissen anwenden können, z. B. durch das Eintauchen in neue Ebenen des Stacks, um Engpässe zu finden
- Eine ausgeprägte Fähigkeit besitzen, die wirkungsvollste Arbeit zu priorisieren, und sich wohl dabei fühlen, mit Mehrdeutigkeiten zu arbeiten und Annahmen zu hinterfragen
- Schnelllebige, kollaborative Projekte umfangreichen Alleingängen vorziehen
- Neugierig auf Interpretierbarkeitsforschung und deren Rolle bei der KI-Sicherheit sind (obwohl keine Forschungserfahrung erforderlich ist!)
- Sich für die gesellschaftlichen Auswirkungen und die Ethik Ihrer Arbeit interessieren
- Gerne eng mit Forschern zusammenarbeiten und Forschungsbedarfe in technische Lösungen übersetzen
STARKE KANDIDATEN KÖNNTEN AUCH ERFAHRUNG HABEN MIT
- Der Optimierung der Performance von groß angelegten verteilten Systemen
- Grundlagen der Sprachmodellierung mit Transformern
- Hochleistungs-Optimierung von LLM: Speicherverwaltung, Recheneffizienz, Parallelisierungsstrategien, Optimierung des Inference-Durchsatzes
- Praktischer Arbeit in einem gängigen ML-Stack – PyTorch/CUDA auf GPUs oder JAX/XLA auf TPUs
- Enger Zusammenarbeit mit Forschern und dem Aufbau von Tools zur Unterstützung von Forschungsteams; oder direkt durchgeführter Forschung mit komplexen technischen Herausforderungen
REPRÄSENTATIVE PROJEKTE
- Aufbau von Garcon transformer-circuits.pub/2021/garcon/index.html, einem Tool, das es Forschern ermöglicht, LLMs einfach zu instrumentieren, um interne Aktivierungen zu extrahieren
- Entwurf und Optimierung einer Pipeline, um effizient Petabytes an Transformer-Aktivierungen zu sammeln und zu mischen
- Profiling und Optimierung von ML-Trainings-Jobs, einschließlich Multi-GPU-Parallelisierung und Speicheroptimierung
- Aufbau eines gesteuerten Inference-Systems, das gezielte Eingriffe in die Modellinterna in großem Maßstab anwendet (konzeptionell ähnlich wie Golden Gate Claude anthropic.com/news/golden-gate-claude, jedoch für die Sicherheitsforschung)
ROLLENSPEZIFISCHE STANDORT-RICHTLINIE
- Diese Rolle ist im Büro in San Francisco angesiedelt; wir sind jedoch offen dafür, außergewöhnliche Kandidaten für Remote-Arbeit von Fall zu Fall zu prüfen.
Die jährliche Vergütungsspanne für diese Rolle ist unten aufgeführt. Für Vertriebsrollen ist die angegebene Spanne die „On Target Earnings“ (OTE)-Spanne der Rolle, was bedeutet, dass die Spanne sowohl das Ziel für Verkaufsprovisionen/Verkaufsboni als auch das jährliche Grundgehalt für die Rolle umfasst.
Jahresgehalt: $315,000—$560,000 USD
LOGISTIK
- Mindestbildung: Bachelor-Abschluss oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und/oder Erfahrung
- Erforderliches Studienfach: Ein für die Rolle relevantes Fach, nachgewiesen durch Studienleistungen, Training oder Berufserfahrung
- Mindestjahre an Erfahrung: Die erforderlichen Jahre an Erfahrung korrelieren mit den internen Stellenanforderungen für die Position
- Standortbasierte Hybrid-Richtlinie: Derzeit erwarten wir von allen Mitarbeitern, dass sie mindestens 25% ihrer Zeit in einem unserer Büros verbringen. Einige Rollen erfordern jedoch möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.
- Visa-Sponsoring: Wir sponsern Visa! Wir können jedoch nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa sponsern. Sollten wir Ihnen jedoch ein Angebot machen, werden wir alle angemessenen Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visum zu beschaffen, und wir beauftragen einen Einwanderungsanwalt, der dabei hilft.
Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie glauben, nicht jede einzelne Qualifikation zu erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten werden jede einzelne aufgeführte Qualifikation erfüllen. Die Forschung zeigt, dass Menschen, die sich als zu unterrepräsentierten Gruppen zugehörig identifizieren, eher zu Imposter-Syndrom neigen und an der Stärke ihrer Kandidatur zweifeln. Daher bitten wir Sie, sich nicht vorzeitig auszuschließen und eine Bewerbung einzureichen, wenn Sie an dieser Arbeit interessiert sind. Wir glauben, dass KI-Systeme wie die, die wir bauen, enorme soziale und ethische Auswirkungen haben. Wir denken, dass dies Repräsentation noch wichtiger macht, und wir bemühen uns, eine Reihe verschiedener Perspektiven in unser Team aufzunehmen.
Ihre Sicherheit ist uns wichtig. Um sich vor potenziellen Betrugsversuchen zu schützen, denken Sie daran, dass Recruiter von Anthropic Sie nur von @anthropic.com-E-Mail-Adressen aus kontaktieren. In einigen Fällen arbeiten wir möglicherweise mit geprüften Personalvermittlungsagenturen zusammen, die sich als im Auftrag von Anthropic handelnd identifizieren. Seien Sie vorsichtig bei E-Mails von anderen Domains. Legitime Recruiter von Anthropic werden Sie niemals vor Ihrem ersten Arbeitstag nach Geld, Gebühren oder Bankdaten fragen. Wenn Sie sich bei einer Kommunikation jemals unsicher sind, klicken Sie auf keine Links – besuchen Sie direkt anthropic.com/careers anthropic.com/careers für bestätigte Stellenangebote.
WIE WIR UNS UNTERSCHEIDEN
Wir glauben, dass die wirkungsvollste KI-Forschung „Big Science“ sein wird. Bei Anthropic arbeiten wir als ein geschlossenes Team an nur wenigen groß angelegten Forschungsvorhaben. Und wir schätzen Wirkung – das Vorantreiben unserer langfristigen Ziele für steuerbare, vertrauenswürdige KI – mehr als die Arbeit an kleineren und spezifischeren Rätseln. Wir betrachten KI-Forschung als eine empirische Wissenschaft, die ebenso viel mit Physik und Biologie gemeinsam hat wie mit traditionellen Bemühungen in der Informatik. Wir sind eine extrem kollaborative Gruppe und veranstalten häufig Forschungsdiskussionen, um sicherzustellen, dass wir jederzeit die wirkungsvollste Arbeit verfolgen. Daher schätzen wir Kommunikationsfähigkeiten sehr.
Der einfachste Weg, unsere Forschungsrichtungen zu verstehen, ist das Lesen unserer aktuellen Forschung. Diese Forschung setzt viele der Richtungen fort, an denen unser Team vor Anthropic gearbeitet hat, einschließlich: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodale Neuronen, Skalierungsgesetze, KI & Compute, Konkrete Probleme in der KI-Sicherheit und Lernen aus menschlichen Präferenzen.
KOMMEN SIE ZU UNS!
Anthropic ist eine Public Benefit Corporation mit Hauptsitz in San Francisco. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, optionale Spendenanpassung für Anteile, großzügigen Urlaub und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und einen schönen Büroraum, in dem Sie mit Kollegen zusammenarbeiten können. Anleitung zur KI-Nutzung durch Kandidaten: Erfahren Sie mehr über unsere Richtlinie anthropic.com/candidate-ai-guidance zur Nutzung von KI in unserem Bewerbungsprozess.
