Orijinal başlık: 1.680 Anthropic özgeçmişine baktım. İşte gerçekte işe aldıkları kişiler.
Orijinal yazar: @hiiinternet
Çeviri: Peggy

Editör notu: Dışarıdakiler genellikle Anthropic'i doktorlar, araştırmacılar ve öncü model uzmanlarından oluşan bir AI laboratuvarı olarak hayal eder. Ancak 1.680 mühendisin özgeçmişini inceleyen bu analiz, daha gerçekçi bir cevap veriyor: Anthropic'in özü "araştırma" değil, "inşa etme"dir.

Bu makale, LinkedIn'de Anthropic'te çalıştığı belirtilen 5.306 profili analiz ederek bunlardan 1.680 mühendis özgeçmişini seçiyor ve sezgisel olmayan bir sonuca varıyor: Anthropic'in en temel yetenek profili, dışarıdakilerin düşündüğü gibi "araştırmacılar" değil, büyük ölçekli sistemleri gerçekten kurabilen, çalıştırabilen ve genişletebilen deneyimli "inşacılar"dır (builder).

Veriler, Anthropic'in mühendislik ekibinin neredeyse son 18 ayda hızla şekillendiğini gösteriyor: Mevcut mühendislerin yarısından fazlası bir yıldan kısa süredir çalışıyor, ancak yeni çalışanlar genellikle çok kıdemli; işe başlamadan önceki medyan iş deneyimi 12,2 yıl ve çoğunlukla Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir gibi mühendislik yetenekleri ve altyapılarıyla tanınan şirketlerden geliyorlar.

Bu aynı zamanda Anthropic'in mühendislik organizasyonunun gerçek odağını da açıklıyor: Dışarıdakilerin odaklandığı model araştırmalarına kıyasla, daha çok yüksek mühendislik odaklı bir altyapı şirketine benziyor. Mühendislerinin geçmişi ağırlıklı olarak altyapı, arka uç, dağıtık sistemler, veritabanı ve güvenlik gibi alanlarda yoğunlaşıyor; doktora oranı sadece %13,7 ve çoğunluk lisans veya yüksek lisans derecesine sahip kıdemli mühendislerden oluşuyor.

Erken kariyer yetenekleri tamamen şanssız değil, ancak eşik de aynı derecede yüksek: En iyi teknoloji şirketlerinde staj, yarışma başarıları, yayınlanmış makaleler veya AI güvenliği/hizalama projeleri deneyimi, genellikle iş deneyimi yıllarının yerini alan bir filtre sinyali haline geliyor.

Yazarın son tavsiyesi de oldukça doğrudan: Anthropic'e katılmak istiyorsanız, özgeçmişinizi bir araştırma laboratuvarına başvuruyormuş gibi yazmayın; bunun yerine gerçekten inşa ettiğiniz, genişlettiğiniz ve bakımını yaptığınız büyük ölçekli sistemleri vurgulayın. Öncü AI rekabetinin temeli, giderek daha fazla bir mühendislik yeteneği ve altyapı yeteneği rekabetine dönüşüyor.

İşte orijinal metin:

İnşacılar, Araştırmacılar Değil

LinkedIn'de Anthropic'i mevcut işveren olarak gösteren tüm profilleri taradım: toplam 5.306 kişi. Ardından bunlardan gerçekten mühendislik pozisyonunda olan 1.680 kişiyi filtreledim ve geçmiş iş tanımlarındaki 7.986 kaydı inceleyerek Anthropic'e katılmadan önce ne yaptıklarını analiz ettim.

İşte sonuçlar.

Neredeyse Bir Gecede Örgütlenen Bir Yapı

2021'den önce Anthropic'e katılan ve halen çalışan sadece 15 mühendis var. 2025'te örgütün mühendislik ekibi neredeyse üç katına çıkarak o yıl 686 yeni mühendis ekledi; 2026'daki işe alım hızı da buna paralel olarak Haziran itibarıyla 455 kişi eklenmiş durumda.

Mevcut mühendislik ekibinin yarısı Anthropic'te bir yıldan az süredir çalışıyor. %53'ü son 12 ay içinde katıldı. Ortalama görev süresi: 10 ay.

Bu, büyük ölçekli bir örgüt, ancak neredeyse 18 ay içinde inşa edilmiş.

Neredeyse Sadece Kıdemli Mühendis Alımı

Anthropic'e katılmadan önceki ortalama iş deneyimi 12,2 yıl. Ortadaki %50'lik dilim 8,8 ila 16,5 yıl arasında deneyime sahip. Bu 1.680 kişi arasında 3 yıldan az deneyime sahip sadece 50 kişi var. %44'ü 13 yıl veya daha fazla iş deneyimine sahip. Yeni mezun alımı neredeyse yok denecek kadar az.

Yani, Anthropic'in tipik yeni çalışanı, 12 yıllık deneyime sahip ancak Anthropic'te sadece 10 aydır çalışan bir mühendis.

Geleneksel Araştırmadan Çok Altyapıya Yönelik

Altyapı geçmişi, mühendislerin %40'ının özgeçmişinde yer alıyor. Backend, dağıtık sistemler, veritabanı ve güvenlik gibi alanların her biri yaklaşık %20 oranında. Pekiştirmeli öğrenme, yani RLHF'deki "RL", sadece %3,3'ünün özgeçmişinde bulunuyor.

Tipik bir Anthropic mühendisi, son on yılını genellikle bir hiper ölçekli bulut sağlayıcısında veya altyapı ağırlıklı bir startup'ta büyük ölçekli üretim sistemleri inşa ederek geçirmiştir.

Kendi sıraladıkları beceriler de aynı şeyi gösteriyor: Python 585 kişi, Java 566 kişi, C++ 443 kişi, JavaScript 376 kişi, SQL 302 kişi, Linux 230 kişi, dağıtık sistemler 189 kişi, AWS 154 kişi. Kulağa daha "seksi" gelen model eğitimi işleri elbette var, ancak oranları oldukça düşük.

En büyük yetenek kaynağı laboratuvar değil, Google

Herkes Anthropic'in çoğunlukla OpenAI ve DeepMind'dan yetenek avladığını düşünüyor. Ancak en büyük yetenek kanalı, açık ara farkla, Google. Rakiplerin laboratuvarları ise grafiğin ortasında sadece iki küçük çubuk.

Anthropic, mühendislik titizliğiyle tanınan şirketleri açıkça tercih ediyor: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir, Airbnb.

Bu mühendislerin geçmişte çalıştıkları yerlere bakıldığında sıralama şöyle: Google 405 kişi, Meta 273 kişi, Amazon 197 kişi, Microsoft 171 kişi, Stripe 124 kişi, Apple 87 kişi, Stanford 68 kişi, DeepMind 62 kişi, Airbnb 51 kişi, OpenAI 48 kişi. Mevcut mühendislik ekibinin yarısı, yani %50'si, özgeçmişlerinde en az bir kez FAANG geçmişine sahip.

Elbette diğer AI laboratuvarlarından da yetenek avlıyorlar. OpenAI en büyük beş doğrudan kaynaktan biri, DeepMind ise en büyük altı doğrudan kaynaktan biri. Yaklaşık 94 mühendis, diğer öncü AI laboratuvarlarından doğrudan Anthropic'e geçiş yaptı.

Doktora hakkındaki yanılgı

Sadece %13,7'sinin doktora derecesi var. Yaklaşık yedi kişiden biri.

Anthropic'in tipik işe alım hedefi, araştırma bilimcisi değil, lisans veya yüksek lisans derecesine sahip kıdemli mühendislerdir. "Laboratuvarın tamamı doktoralı" şeklindeki hayal, mühendislik ekibi düzeyinde temelde yanlış.

Uzmanlık alanı dağılımı da tamamen bir "inşa organizasyonu" profiline uyuyor: Bilgisayar bilimi 819 kişi, ardından matematik 78 kişi, fizik 70 kişi, bilgisayar mühendisliği 69 kişi. Felsefe de 13 kişiyle ilk 20'ye girdi, bu muhtemelen güvenlik alanıyla ilgili.

Stanford, işe alım kaynaklarında açık ara önde

Okullara göre tarihsel kümülatif sıralama şöyle: Stanford 144 kişi, Berkeley 118 kişi, MIT 80 kişi, CMU 73 kişi, Harvard 42 kişi, Cambridge 39 kişi, UW 36 kişi, Waterloo ve Cornell 35'er kişi, Oxford 33 kişi, Princeton 32 kişi. İlk dört okul, tüm mühendislik ekibinin dörtte birini oluşturuyor.

%80'i aynı unvana sahip.

"Member of Technical Staff" (Teknik Ekip Üyesi).

Eski bir Instagram CTO'su, birkaç Adept eski kurucusu ve Stanford akademisyeni, Anthropic'te yalnızca "MoTS" unvanına sahip. Bu unvan hiyerarşisinin düzleştirilmesi açıkça kasıtlı. Kıdem ve belirli işlevler, tasarım gereği gizlenmiş durumda.

Erken kariyer aşamasındaki kişilerin Anthropic'e girebileceği tek yol neresi?

172 mühendisin iş deneyimi 6 yıldan az, bunların 50'si ise 3 yıldan az. Ancak bunlar sıradan yeni mezunlar değil. Kabaca iki kategoriye ayrılıyorlar ve arada neredeyse hiç sıradan orta düzey mühendis yok.

Tüm mühendislik ekibiyle karşılaştırıldığında, belirgin farklılıklar gösteriyorlar: Doktora oranı daha yüksek, %19 (genel oran %13,7); Ürün/SWE unvanlarının oranı genelin üç katı, %15 (genel oran %5); FAANG geçmişine sahip olma olasılıkları çok daha düşük, %32 (genel oran %50).

İş deneyimi yıllarının yerini başka bir itibar sermayesi alıyor:

Staj kanalı. Bunların %50'si şu şirketlerde staj yaptığını belirtiyor: Meta 16 kişi, Google 10 kişi, DeepMind 6 kişi, Microsoft 5 kişi, Amazon 5 kişi, ayrıca Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver, Nvidia.

Kantitatif ticaretten AI laboratuvarlarına. %9'u Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver, Citadel gibi üst düzey ticaret firmalarından geçmiş. Bunlar, yüksek frekanslı ticaret sektörü aracılığıyla AI laboratuvarlarına giren genç bir matematik/bilgisayar yarışması yetenek havuzu.

Fellowship hizalaması. %6'sı MATS, SERI, Redwood veya ARC ile temas etmiş. Bu, neredeyse yalnızca erken dönem yeteneklerine açık olan ve kıdemli gruplarda neredeyse hiç bulunmayan bir giriş noktasıdır.

Çok net bir profil şu şekilde: MIT, IOI gümüş madalya, Codeforces 2900+ puan, dört yıl çalıştıktan sonra doğrudan pekiştirmeli öğrenme ve güvenlik alanına yönelme. Eleme kriterleri çalışma yılı değil, yarışma sıralamaları ve yayınlanmış makalelerdir.

Bu genç mühendisler aynı zamanda kıdemli mühendislerden daha uluslararasıdır. Düşük kıdemli mühendislerin okul kaynakları şunları içerir: Berkeley 15 kişi, Stanford 14 kişi, Cambridge 10 kişi, MIT 7 kişi, Tsinghua 7 kişi, Oxford 6 kişi, ayrıca Imperial, NUS, Shanghai Jiao Tong Üniversitesi, ETH Zürich.

Peki, bu bilgileri nasıl anlamalısınız?

Anthropic'e mühendis olarak katılmak istiyorsanız, özgeçmişinizi bir araştırma laboratuvarına başvuruyormuş gibi değil, bir altyapı şirketine başvuruyormuş gibi hazırlayın. Gerçekten inşa ettiğiniz ve ölçeklendirdiğiniz sistemleri gösterin. İşe alınan özgeçmişler bunlar.

Erken kariyer dönemi tek istisnadır. Bu aşamada eşik, sıradan iş deneyimi değil, en iyi stajlar, yarışma sıralamaları veya makalelerdir.

Anthropic ile yetenek rekabeti içindeyseniz, hedefiniz "doktora" veya "laboratuvar geçmişi" değil, süper ölçekli bulut sağlayıcılarından veya mühendislik itibarı son derece güçlü şirketlerden gelen kıdemli Builders'dır: yaklaşık 12 yıllık deneyime sahip, Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir'den gelmiş olabilirler. Anthropic bu yetenek havuzunda yoğun bir şekilde avlanıyor.

[Orijinal bağlantı]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia