Anthropic

Engenheiro(a) de Pesquisa, Machine Learning (Aprendizado por Reforço)

PythonKubernetesC++Rust
Tradução automática. Consulte o original.

SOBRE A ANTHROPIC

A Anthropic tem a missão de criar sistemas de IA confiáveis, interpretáveis e controláveis. Queremos que a IA seja segura e benéfica para nossos usuários e para a sociedade como um todo. Nossa equipe é um grupo em rápido crescimento de pesquisadores, engenheiros, especialistas em políticas e líderes empresariais comprometidos, trabalhando juntos para construir sistemas de IA benéficos.

SOBRE AS EQUIPES

Nossas equipes de Aprendizado por Reforço lideram a pesquisa e o desenvolvimento de aprendizado por reforço da Anthropic, desempenhando um papel crítico no avanço de nossos sistemas de IA. Contribuímos para todos os modelos Claude, com impactos significativos nas capacidades de autonomia e codificação do Claude Sonnet 4.5 e Opus 4.5. Nosso trabalho abrange várias áreas-chave:

  1. Desenvolver sistemas que permitem aos modelos usar computadores de forma eficaz
  1. Avançar a geração de código por meio de aprendizado por reforço
  1. Pioneirar pesquisa fundamental em RL para modelos de linguagem grandes
  1. Construir infraestrutura de RL escalável e metodologias de treinamento
  1. Aprimorar as capacidades de raciocínio do modelo

Colaboramos estreitamente com as equipes de alinhamento e equipes de fronteira da Anthropic para garantir que nossos sistemas sejam capazes e seguros. Fazemos parceria com a equipe de treinamento de produção aplicada para trazer inovações de pesquisa para modelos implantados e somos dedicados a implementar nossa pesquisa em escala. Nossas equipes de Aprendizado por Reforço estão na interseção de pesquisa de ponta e excelência em engenharia, com um profundo compromisso em construir sistemas escaláveis e de alta qualidade que expandem os limites do que a IA pode realizar.

SOBRE A VAGA

Como Engenheiro(a) de Pesquisa em Aprendizado por Reforço, você colaborará com um grupo diversificado de pesquisadores e engenheiros para avançar as capacidades e a segurança de modelos de linguagem grandes. Esta função combina responsabilidades de pesquisa e engenharia, exigindo que você implemente abordagens inovadoras e contribua para a direção da pesquisa. Você trabalhará em pesquisa fundamental em aprendizado por reforço, criando modelos 'agentes' por meio do uso de ferramentas para tarefas abertas, como uso de computador e geração autônoma de software, melhorando as habilidades de raciocínio em áreas como matemática e desenvolvendo protótipos para uso interno, produtividade e avaliação.

COMO SOMOS DIFERENTES

Acreditamos que a pesquisa de IA de maior impacto será "big science". Na Anthropic, trabalhamos como uma única equipe coesa em apenas alguns esforços de pesquisa em larga escala. E valorizamos o impacto – avançando em nossos objetivos de longo prazo de IA controlável e confiável – em vez de trabalhar em quebra-cabeças menores e mais específicos. Vemos a pesquisa de IA como uma ciência empírica, que tem tanto em comum com a física e a biologia quanto com os esforços tradicionais da ciência da computação. Somos um grupo extremamente colaborativo e realizamos discussões de pesquisa frequentes para garantir que estamos buscando o trabalho de maior impacto em qualquer momento. Como tal, valorizamos muito as habilidades de comunicação.

A maneira mais fácil de entender nossas direções de pesquisa é ler nossa pesquisa recente. Esta pesquisa continua muitas das direções em que nossa equipe trabalhou antes da Anthropic, incluindo: GPT-3, Interpretabilidade Baseada em Circuitos, Neurônios Multimodais, Leis de Escala, IA e Computação, Problemas Concretos em Segurança de IA e Aprendizado com Preferências Humanas.

PROJETOS REPRESENTATIVOS

  1. Arquitetar e otimizar a infraestrutura central de aprendizado por reforço, desde abstrações de treinamento limpas até gerenciamento de experimentos distribuídos em clusters de GPU. Ajudar a dimensionar nossos sistemas para lidar com fluxos de trabalho de pesquisa cada vez mais complexos.
  1. Projetar, implementar e testar ambientes de treinamento, avaliações e metodologias inovadoras para agentes de aprendizado por reforço que impulsionam o estado da arte para a próxima geração de modelos.
  1. Impulsionar melhorias de desempenho em nossa pilha por meio de profiling, otimização e benchmarking. Implementar soluções eficientes de cache e depurar sistemas distribuídos para acelerar os fluxos de trabalho de treinamento e avaliação.
  1. Colaborar entre equipes de pesquisa e engenharia para desenvolver frameworks de teste automatizados, projetar APIs limpas e construir infraestrutura escalável que acelera a pesquisa em IA.

Requisitos mínimos

VOCÊ PODE SER UMA BOA OPÇÃO SE

  1. Você é proficiente em Python e programação assíncrona/concorrente com frameworks como Trio
  1. Você tem experiência com frameworks de machine learning (PyTorch, TensorFlow, JAX)
  1. Você tem experiência na indústria em pesquisa de machine learning
  1. Você consegue equilibrar a exploração de pesquisa com a implementação de engenharia
  1. Você gosta de pair programming (nós adoramos fazer par!)
  1. Você se preocupa com qualidade de código, testes e desempenho
  1. Você tem fortes habilidades em design de sistemas e comunicação
  1. Você é apaixonado pelo impacto potencial da IA e está comprometido em desenvolver sistemas seguros e benéficos

CANDIDATOS FORTES PODEM TER

  1. Familiaridade com arquiteturas e metodologias de treinamento de LLM
  1. Experiência com técnicas e ambientes de aprendizado por reforço
  1. Experiência com virtualização e ambientes de execução de código em sandbox
  1. Experiência com Kubernetes
  1. Experiência com sistemas distribuídos ou computação de alto desempenho
  1. Experiência com Rust e/ou C++

CANDIDATOS FORTES NÃO PRECISAM TER

  1. Certificações formais ou credenciais educacionais
  1. Experiência em pesquisa acadêmica ou histórico de publicações

Prazo para inscrição: Nenhum. As candidaturas serão revisadas continuamente.

A faixa salarial anual para esta função está listada abaixo. Para funções de vendas, a faixa fornecida é a faixa de "On Target Earnings" ("OTE") da função, o que significa que a faixa inclui tanto as comissões de vendas/bônus de vendas alvo quanto o salário base anual para a função.

Salário Anual: £260,000—£630,000 GBP

LOGÍSTICA

Educação mínima: Bacharelado ou uma combinação equivalente de educação, treinamento e/ou experiência

Área de estudo exigida: Uma área relevante para a função, conforme demonstrado por meio de cursos, treinamento ou experiência profissional

Anos mínimos de experiência: Os anos de experiência exigidos correlacionarão com os requisitos de nível de cargo interno para a posição

Política híbrida baseada em localidade: Atualmente, esperamos que todos os funcionários estejam em um de nossos escritórios pelo menos 25% do tempo. No entanto, algumas funções podem exigir mais tempo em nossos escritórios.

Patrocínio de visto: Nós patrocinamos vistos! No entanto, não conseguimos patrocinar vistos com sucesso para todas as funções e todos os candidatos. Mas se fizermos uma oferta, faremos todos os esforços razoáveis para conseguir um visto para você, e contamos com um advogado de imigração para ajudar com isso.

Encorajamos você a se candidatar mesmo que não acredite atender a todas as qualificações. Nem todos os candidatos fortes atenderão a todas as qualificações listadas. A pesquisa mostra que pessoas que se identificam como pertencentes a grupos sub-representados são mais propensas a experimentar a síndrome do impostor e a duvidar da força de sua candidatura, então pedimos que você não se exclua prematuramente e envie uma candidatura se estiver interessado(a) neste trabalho. Acreditamos que sistemas de IA como os que estamos construindo têm enormes implicações sociais e éticas. Achamos que isso torna a representação ainda mais importante, e nos esforçamos para incluir uma variedade de perspectivas diversas em nossa equipe.

Sua segurança é importante para nós. Para se proteger de possíveis golpes, lembre-se de que os recrutadores da Anthropic entram em contato apenas de endereços de e-mail @anthropic.com. Em alguns casos, podemos fazer parceria com agências de recrutamento verificadas que se identificarão como trabalhando em nome da Anthropic. Tenha cuidado com e-mails de outros domínios. Recrutadores legítimos da Anthropic nunca pedirão dinheiro, taxas ou informações bancárias antes do seu primeiro dia. Se você tiver alguma dúvida sobre uma comunicação, não clique em nenhum link – acesse diretamente anthropic.com/careers anthropic.com/careers para ver as vagas confirmadas.

VENHA TRABALHAR CONOSCO!

A Anthropic é uma corporação de benefício público com sede em São Francisco. Oferecemos remuneração e benefícios competitivos, correspondência opcional de doação de ações, generosas férias e licença parental, horários de trabalho flexíveis e um espaço de escritório agradável para colaborar com colegas. Orientações sobre o Uso de IA pelos Candidatos: Saiba mais sobre nossa política anthropic.com/candidate-ai-guidance para usar IA em nosso processo de candidatura.

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