如果看这些人职业生涯里待过哪儿(不限当前),排名是:
Google 405 人,Meta 273 人,Amazon 197 人,Microsoft 171 人,Stripe 124 人,Apple 87 人,Stanford 68 人,DeepMind 62 人,Airbnb 51 人,OpenAI 48 人。整个工程组织里,一半人的简历上某处出现过 FAANG。
当然别的 lab 它也挖:OpenAI 是前5大直接来源,DeepMind 是前6。大概有 94 个工程师,是直接从一家 frontier lab 跳过来的。
5、“AI lab 全是博士”,这个想象基本不成立
只有 13.7% 的人有博士学位。
典型的 Anthropic 工程师,不是 research scientist,而是一个有本科或硕士学历的资深工程师。
专业分布也特别builder:Computer Science 819 人,Mathematics 78 人,Physics 70 人,Computer Engineering 69 人。Philosophy 也进了前 20,有 13 人。
6、Stanford 的存在感是真的强
按毕业学校算(历史总数):Stanford 144 人,Berkeley 118 人,MIT 80 人,CMU 73 人,Harvard 42 人,Cambridge 39 人,UW 36 人,Waterloo 和 Cornell 各 35 人,Oxford 33 人,Princeton 32 人。
前4所学校加起来,占了整个工程组织的四分之一。
7、少数 junior 是怎么进去的?
有 172 个工程师工作经验低于 6 年,其中 50 个低于 3 年。但他们也不是普通应届。
他们拿来抵工作年限的,是另一种 pedigree:
实习。 这批 junior 里,50% 列过这些地方的 internship:Meta 16、Google 10、DeepMind 6、Microsoft 5、Amazon 5,还有 Jane Street、Two Sigma、HRT、Optiver、Nvidia。
quant。 9% 来自顶级交易公司:Jane Street、Two Sigma、Five Rings、HRT、Optiver、Citadel。基本就是数学 / CS 竞赛型选手,先去 HFT 待一阵,再拐进 AI lab。
alignment fellowship。 6% 的人沾过 MATS、SERI、Redwood 或 ARC。这条路几乎是 junior 专属,在 senior 群体里基本看不到。
一个特别"干净"的典型画像是这样的:MIT,IOI 银牌,Codeforces 2900+,本科毕业没几年就直接进 RL 和 safety。
而且这批 junior 比 senior 明显更国际化,学校包括 Berkeley 15、Stanford 14、Cambridge 10、MIT 7、Tsinghua 7、Oxford 6,还有 Imperial、NUS、上海交大、ETH Zürich。
最后,如果你真想进:
别把简历写得像在投一个研究实验室,写得像在投一家 infra company。重点是你真正搭过什么系统,怎么 scale,怎么上线,怎么扛生产环境。这才是 Anthropic 真正在招的简历。
职业生涯早期是唯一的例外。但那个阶段,你得拿得出顶级实习、竞赛排名,或者论文。
https://x.com/i/status/2066341459876565465