Anthropic

Staff+ Software Engineer, Inference Velocity

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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 daran arbeiten, vorteilhafte KI-Systeme zu erschaffen.

ÜBER DIE ROLLE

Die Inference-Organisation von Anthropic stellt Claude Millionen von Nutzern und Unternehmenskunden mit der Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zur Verfügung, die Frontier-KI erfordert. Wir entwickeln auf GPUs, TPUs und Trainium, wobei die Komplexität unserer Entwicklungsumgebung mit jeder neuen Plattform zunimmt. Wir suchen einen Staff Engineer als technische Leitung für den Bereich Inference Developer Productivity: das Team, das jeden Ingenieur in der Organisation dabei unterstützt, Inferenzsoftware deutlich effektiver zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dies ist eine Senior IC-Rolle mit breiter technischer Verantwortung. Sie werden die technische Richtung für die Toolchains, Workflows und Feedbackschleifen des Teams festlegen und die schwierigen Entscheidungen über Architektur, Priorisierung und Kompromisse über heterogene Beschleunigerplattformen hinweg treffen. Sie werden mit dem Engineering Manager des Teams zusammenarbeiten, der für die Einstellung und Personalentwicklung zuständig ist, während Sie die technische Roadmap verantworten und die Arbeit vorantreiben. Sie werden auch eng mit der zentralen Infrastrukturorganisation von Anthropic zusammenarbeiten, wo die unternehmensweite Entwicklerproduktivität angesiedelt ist, um sicherzustellen, dass die Multi-Beschleuniger-Realität von Inference gut bedient wird, ohne Aufwand zu duplizieren.

Diese Rolle ist für jemanden, der zuvor der technische Anker in einem Plattform- oder Infrastrukturteam war, der in Systemen und Feedbackschleifen denkt und der die wahre Zufriedenheit aus dem Moment zieht, in dem ein anderer Ingenieur aufhört, gegen seine Umgebung zu kämpfen, und anfängt auszuliefern.

WAS UNS UNTERSCHEIDET

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 schätzen Wirkung – die Förderung unserer langfristigen Ziele einer steuerbaren, vertrauenswürdigen KI – gegenüber der Arbeit an kleineren und spezifischeren Problemen. Wir betrachten KI-Forschung als eine empirische Wissenschaft, die ebenso viel mit Physik und Biologie gemeinsam hat wie mit traditionellen Anstrengungen in der Informatik. Wir sind eine äußerst 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, unsere aktuelle Forschung zu lesen. 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.

HAUPTAUFGABEN

  1. Festlegung der technischen Richtung für Inference Developer Productivity, Übernahme der Architektur und Roadmap für Toolchains, Entwicklungsumgebungen und CI/CD über GPU (CUDA), TPU und Trainium-Plattformen hinweg
  1. Technische Verantwortung für das Management von Beschleuniger-Toolchains: Compiler, Treiber, Bibliotheken, Frameworks, die aktuell, kompatibel und gut getestet gehalten werden, damit sich Inferenz-Ingenieure auf Model Serving statt auf Umgebungsarchäologie konzentrieren können
  1. Entwurf und Aufbau von Infrastruktur für effiziente Beschleunigernutzung während der Entwicklung, einschließlich Devbox-Umgebungen, Automatisierung der Vor- und Nach-Land-Validierung und gemeinsamer Tools, die die Kosten der Arbeit über heterogene Hardware hinweg reduzieren
  1. Definition und Instrumentierung von Produktivitätsmetriken für die Inferenz-Organisation, Aufbau von Dashboards und Alarmen, die Regressionen frühzeitig aufzeigen (Smoke-Tests, die über längere Zeit rot sind, steigende Build-Zeiten, Toolchain-Fehler) und deren Behebung vorantreiben
  1. Proaktives Aufspüren von Engpässen, mühsamer Arbeit und Reibungsverlusten in den Inferenz-Engineering-Workflows, dann Entwurf und Aufbau der Systeme, die diese beseitigen
  1. Agieren als technisches Gegenstück zur zentralen Infrastrukturorganisation von Anthropic, Abstimmung gemeinsamer Initiativen zur Entwicklerproduktivität, Einbringung von Inferenz-spezifischen Anforderungen und Entscheidung über Build vs. Adopt
  1. Mentoring von Ingenieuren im Team durch Design-Reviews, Code-Reviews und direkte Zusammenarbeit, Anhebung des technischen Niveaus ohne Übernahme von Personalverantwortung

MINIMALE QUALIFIKATIONEN

  1. 8+ Jahre Erfahrung im Software-Engineering, davon signifikante Zeit als technischer Leiter oder Anker in einem Infrastruktur-, Plattform- oder Entwicklerproduktivitätsteam
  1. Tiefgreifende Kenntnisse in System-Engineering, Build/Test-Infrastruktur oder ML-Infrastruktur, mit der Fähigkeit, sich hands-on mit Toolchain-Problemen, CI/CD-Pipelines und der Optimierung von Entwickler-Workflows zu beschäftigen
  1. Erfahrung mit der Übernahme von Toolchains oder Entwicklungsumgebungen für rechenintensive Workloads (ML-Training oder -Inferenz, HPC, groß angelegte verteilte Systeme)
  1. Echte Tiefe in mindestens einem Beschleuniger-Ökosystem (CUDA/GPU, TPU oder Trainium/AWS Neuron) und echter Appetit, die anderen zu lernen
  1. Eine Erfolgsbilanz bei der Definition und Nutzung von Engineering-Metriken zur Verbesserung: Sie haben Dashboards erstellt, SLOs für Entwickler-Workflows festgelegt oder Initiativen geleitet, die die Engineering-Geschwindigkeit messbar verbessert haben
  1. Erfahrung in der Förderung technischer Abstimmung über organisatorische Grenzen hinweg, Vertretung der Bedürfnisse Ihres Teams bei gleichzeitiger Mitwirkung an gemeinsamer Infrastruktur
  1. Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, die technische Richtung ohne formelle Autorität zu beeinflussen

BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN

  1. Erfahrung mit ML-Compiler-Toolchains (XLA, Triton, NeuronX) oder Management von Beschleuniger-Treibern/Firmware im großen Maßstab
  1. Hintergrund im Aufbau oder Betrieb gemeinsamer Entwicklungsumgebungen (Devboxes, Remote-Entwicklung, ephemere Umgebungen) für hardwareabhängige Workflows
  1. Erfahrung mit CI/CD-Systemen im großen Maßstab, insbesondere für Workloads mit Beschleuniger-Hardware
  1. Vertrautheit mit Kubernetes-basierten Entwicklungs- und Job-Scheduling-Umgebungen
  1. Vorherige Tech-Lead-Erfahrung in einem Team für Entwicklerproduktivität oder Plattform-Engineering in einem schnell wachsenden KI/ML-Unternehmen

LOGISTIK

Die jährliche Vergütungsspanne für diese Rolle ist unten aufgeführt. Für Vertriebsrollen ist die angegebene Spanne die Zielvergütung ("OTE") für die Rolle, was bedeutet, dass die Spanne sowohl die Zielprovisionen/Verkaufsboni als auch das jährliche Grundgehalt für die Rolle beinhaltet.

Jährliches Gehalt: $405,000—$485,000 USD

Mindestbildung: Bachelor-Abschluss oder eine gleichwertige Kombination aus Bildung, Ausbildung und/oder Erfahrung

Erforderlicher Studienbereich: Ein Bereich, der für die Rolle relevant ist, wie durch Kurse, Ausbildung oder Berufserfahrung nachgewiesen

Mindestjahre an Erfahrung: Die erforderliche Berufserfahrung korreliert mit den internen Anforderungen für die jeweilige Positionsebene

Standortbasierte Hybridrichtlinie: Derzeit erwarten wir, dass alle Mitarbeiter mindestens 25% der Zeit in einem unserer Büros anwesend sind. Einige Rollen erfordern jedoch möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.

Visumsponsorship: 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 dabei zu helfen.

Wir ermutigen Sie, sich auch dann zu bewerben, wenn Sie nicht glauben, jede einzelne Qualifikation zu erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten erfüllen jede einzelne aufgeführte Qualifikation. Studien zeigen, dass Menschen, die sich als zu unterrepräsentierten Gruppen gehörend identifizieren, anfälliger für das Impostor-Syndrom sind 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 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 bemühen uns, eine Reihe von vielfältigen Perspektiven in unserem Team zu vereinen.

Ihre Sicherheit ist uns wichtig. Um sich vor möglichen Betrugsversuchen zu schützen, denken Sie daran, dass Anthropic-Recruiter Sie nur von E-Mail-Adressen @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 Bankinformationen fragen. Wenn Sie jemals unsicher über eine Kommunikation sind, klicken Sie nicht auf Links – besuchen Sie anthropic.com/careers anthropic.com/careers direkt, um bestätigte Stellenangebote zu finden.

Leitfaden zur KI-Nutzung durch Bewerber: Informieren Sie sich über unsere Richtlinien anthropic.com/candidate-ai-guidance zur Nutzung von KI in unserem Bewerbungsprozess.

KOMMEN SIE ZU UNS!

Anthropic ist eine Public Benefit Corporation mit Hauptsitz in San Francisco. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, optionale Zuordnung von Eigenkapitalspenden, großzügigen Urlaub und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und einen schönen Büroraum zur Zusammenarbeit mit Kollegen.

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