Vereinigtes Königreich
AKA
Anthropic
Research Engineer, RL Scaling Science
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
Python
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Über Anthropic
Anthropic's Mission ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu entwickeln. Wir möchten, dass KI für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes sicher und vorteilhaft ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikexperten und Wirtschaftsführer, die gemeinsam daran arbeiten, vorteilhafte KI-Systeme aufzubauen.
Über die Rolle
Das RL Scaling Science Team von Anthropic untersucht, wie sich Reinforcement Learning (RL) beim Skalieren verhält (bezogen auf Modellgröße, Rechenleistung und Aufgabenhorizont) und wandelt dieses Verständnis in die Trainingsrezepte hinter unseren Spitzenmodellen um. Als Research Engineer in diesem Team entwerfen und führen Sie groß angelegte Experimente durch, um Engpässe zu verstehen und zu beheben, entwickeln die Benchmarks, die langfristigen Fortschritt messbar machen, und liefern validierte Erkenntnisse direkt in das Produktions-Training.
Diese Rolle liegt an der Schnittstelle zwischen Forschung und Entwicklung. Die Probleme sind offen, die Experimente laufen im Spitzenmaßstab und der Weg von einem robusten Ergebnis zur Produktion ist kurz.
Was uns auszeichnet
Wir glauben, dass die wirkungsvollste KI-Forschung „Big Science“ sein wird. Bei Anthropic arbeiten wir als ein einziges, zusammenhängendes Team an nur wenigen groß angelegten Forschungsinitiativen. Und wir legen Wert auf Wirkung – die Förderung unserer langfristigen Ziele für steuerbare, vertrauenswürdige KI – anstatt an kleineren und spezifischeren Problemen zu arbeiten. Wir betrachten KI-Forschung als empirische Wissenschaft, die ebenso viel mit Physik und Biologie gemeinsam hat wie mit traditionellen Anstrengungen im Bereich der Informatik. Wir sind eine äußerst kollaborative Gruppe und veranstalten häufige Forschungsdiskussionen, um sicherzustellen, dass wir jederzeit die wirkungsvollste Arbeit verfolgen. Daher legen wir großen Wert auf Kommunikationsfähigkeiten.
Der einfachste Weg, unsere Forschungsrichtungen zu verstehen, ist die Lektüre unserer aktuellen Forschung. Diese Forschung setzt viele der Richtungen fort, an denen unser Team vor Anthropic gearbeitet hat, darunter: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety und Learning from Human Preferences.
Kommen Sie zu uns!
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwurf, Durchführung und Interpretation von groß angelegten RL-Experimenten, wobei rigoros darüber nachgedacht wird, was die Daten zeigen und was nicht.
- Untersuchung, wie sich RL mit zunehmendem Horizont, Rechenleistung und Modellgröße verbessert.
- Erstellung und Pflege von Benchmarks für Long-Horizon-RL, damit Fortschritte messbar und reproduzierbar sind.
- Übersetzung validierter Erkenntnisse in Produktions-Trainingsrezepte, wobei beurteilt wird, wann ein Ergebnis robust genug ist, um eingesetzt zu werden.
- Fehlerbehebung bei komplexen Problemen an der Nahtstelle von Forschung und Infrastruktur – Fehler, die nur im großen Maßstab auftreten.
- Enge Zusammenarbeit mit angrenzenden RL-Teams aus Forschung und Entwicklung und Weiterentwicklung unseres gesamten RL-Stacks.
Mindestanforderungen
- Starke empirische Forschungskompetenz in Reinforcement Learning, groß angelegtem ML-Training oder einem eng verwandten Bereich.
- Nachgewiesene Fähigkeit, große Experimente End-to-End zu verantworten, vom Design bis zur Interpretation.
- Beherrschung von Python und Erfahrung mit groß angelegten oder verteilten ML-Systemen.
- Komfort bei der Arbeit an der Schnittstelle zwischen Forschung und Systemen, einschließlich der Fehlerbehebung dort, wo sich beides trifft.
- Sorge um die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und verantwortungsvolle Skalierung.
Logistik
Mindestbildung: Bachelor-Abschluss oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und/oder Erfahrung.
Erforderlicher Studienbereich: Ein für die Rolle relevanter Bereich, nachgewiesen durch Kursarbeit, Training oder Berufserfahrung.
Mindestjahre an Erfahrung: Die erforderliche Berufserfahrung korreliert mit den internen Anforderungen an die Karrierestufe für die Position.
Bevorzugte Qualifikationen
- Veröffentlichte oder eingesetzte Arbeiten im Bereich Long-Horizon-RL oder RL-Grundlagen.
- Erfahrung in der Überführung von Forschungsergebnissen in Produktions-Trainingsrezepte.
- Nachgewirkter großer industrieller Einfluss durch RL-Interventionen.
- Erfahrung mit Trainingsläufen im Spitzenmaßstab mit langen Trajektorien.
Beispielprojekte
- Entwurf einer Benchmark-Suite für Long-Horizon-RL, die echte Fähigkeitsgewinne von Artefakten der Auswertungsstruktur unterscheidet.
- Übernahme einer vielversprechenden experimentellen Erkenntnis, Belastungstest über verschiedene Modellmaßstäbe hinweg und Zusammenarbeit mit den Trainingsteams, um sie in ein Produktionsrezept zu integrieren.
- Untersuchung eines unerwarteten Skalierungstrends in einem RL-Lauf und Rückverfolgung auf eine Grundursache, die Algorithmus, Daten und Infrastruktur umfasst.
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 die Zielprovisionen/Verkaufsboni als auch das jährliche Grundgehalt für die Rolle umfasst.
Jahresgehalt: £375,000—£640,000 GBP
Standortbasierte Hybridrichtlinie: Derzeit erwarten wir von allen Mitarbeitern, dass sie mindestens 25% der Zeit in einem unserer Büros anwesend sind. Einige Rollen erfordern jedoch möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.
Visasponsoring: Wir sponsern Visa! Wir können jedoch nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa sponsern. Wenn wir Ihnen jedoch ein Angebot machen, werden wir alle zumutbaren Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visum zu besorgen, und wir beauftragen einen Einwanderungsanwalt, um Sie dabei zu unterstützen.
Wir ermutigen Sie, sich auch dann zu bewerben, wenn Sie nicht glauben, alle Qualifikationen zu erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten erfüllen alle aufgeführten Qualifikationen. Studien zeigen, dass Menschen, die sich als Angehörige unterrepräsentierter Gruppen identifizieren, eher unter dem Impostor-Syndrom leiden und an ihrer Kandidatur zweifeln. Daher bitten wir Sie dringend, sich nicht vorzeitig auszuschließen und eine Bewerbung einzureichen, wenn Sie an dieser Arbeit interessiert sind. Wir glauben, dass KI-Systeme wie die, die wir entwickeln, enorme soziale und ethische Auswirkungen haben. Wir glauben, dass dies die Repräsentation noch wichtiger macht, und wir bemühen uns, eine Reihe von vielfältigen Perspektiven in unserem Team zu vereinen.
Ihre Sicherheit ist uns wichtig. Um sich vor möglichen Betrügereien zu schützen, denken Sie daran, dass Anthropic-Recruiter Sie nur von E-Mail-Adressen mit der Endung @anthropic.com kontaktieren. In einigen Fällen arbeiten wir möglicherweise mit geprüften Personalvermittlungsagenturen zusammen, die sich als im Auftrag von Anthropic arbeitend ausweisen. Seien Sie vorsichtig bei E-Mails von anderen Domains. Legitime Anthropic-Recruiter werden Sie niemals vor Ihrem ersten Tag nach Geld, Gebühren oder Bankdaten fragen. Wenn Sie sich jemals über eine Kommunikation unsicher sind, klicken Sie nicht auf Links – besuchen Sie anthropic.com/careers direkt, um bestätigte Stellenangebote zu finden.
Leitfaden zur KI-Nutzung durch Bewerber: Erfahren Sie mehr über unsere Richtlinien zur Verwendung von KI in unserem Bewerbungsprozess.
Anthropic ist eine Public Benefit Corporation mit Hauptsitz in San Francisco. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Sozialleistungen, optionale Spenden von Aktienoptionen, großzügigen Urlaub und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und ein angenehmes Büro, um mit Kollegen zusammenzuarbeiten.
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