編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

作為全球最受關注的 AI 公司之一，Anthropic 的估值已經超過 OpenAI。在 Claude 系列模型快速崛起的背后，一個外界始終好奇的問題是：Anthropic 到底在招聘什么樣的人？

很多人的第一反應或許是——博士、大模型研究員、強化學習專家。但事實可能與想象并不相同。

近日，AI 招聘平臺 Fonzi AI 負責人、前 Cookd 聯合創始人 Seb，對 Anthropic 工程團隊進行了系統梳理。他抓取了 LinkedIn 上所有將 Anthropic 標注為現任雇主的個人資料，共計 5306 份，并從中篩選出 1680 名工程師，進一步分析了他們在加入 Anthropic 前的 7986 段工作經歷，了解他們在加入 Anthropic 之前都做過了些什么。

通過這份數據，Seb 試圖回答一個問題：Anthropic 最青睞的工程師究竟是誰？

結果顯示，相比外界想象中的“AI 研究員聚集地”，Anthropic 更像是一家以基礎設施和大規模系統工程為核心的公司。它招聘的大多數人并非研究科學家，而是擁有十年以上經驗、長期構建大型生產系統的資深工程師。

以下為數據結果，我們不妨一起來看看。

Anthropic 幾乎是在一夜之間擴張起來的

目前仍在 Anthropic 任職的工程師中，只有 15 人是在 2021 年之前加入公司的。

Anthropic 的團隊規模在 2025 年大約增長了三倍，當年共招聘了 686 名新員工；而 2026 年的招聘速度也在追平這一紀錄，截至 6 月份已經新增了 455 名員工。

換句話說，目前整個工程團隊中有一半成員加入時間還不到一年。53% 的工程師是在過去 12 個月內入職的，中位任職時長僅為 10 個月。

這是一個龐大的工程組織，但它基本是在過去 18 個月里快速搭建起來的。

CSDN 6 月寵粉福利｜開發者“神裝”補給站

領取地址：https://s.csdn.cn/4nPsOp

他們幾乎只招資深工程師

在加入 Anthropic 之前，這些員工的工作經驗中位數為 12.2 年。其中，中間 50% 的員工擁有 8.8 年至 16.5 年的從業經驗。

在 Anthropic 的 1680 名員工中，僅有 50 人的工作經驗不足 3 年；而 44% 的員工擁有 13 年及以上的工作經驗。應屆畢業生招聘幾乎可以說是不存在。

因此，Anthropic 招聘的典型畫像是：擁有 12 年工作經驗，在 Anthropic 工作了大約 10 個月。

比起研究，他們更看重基礎設施能力

40% 的工程師背景與基礎設施相關。后端開發、分布式系統、數據庫和安全領域背景均占約 20%。

而強化學習（也就是 RLHF 中的“RL”），只出現在 3.3% 的工程師履歷中。

典型的 Anthropic 工程師，過去十年大多是在超大規模科技公司或者以基礎設施見長的創業公司中構建大型生產系統。

他們在 LinkedIn 上填寫的技能標簽也反映出這一點：

Python（585 人）、Java（566 人）、C++（443 人）、JavaScript（376 人）、SQL（302 人）、Linux（230 人）、分布式系統（189 人）、AWS（154 人）。

外界想象中的“大模型訓練工程師”當然存在，但實際上只是少數群體。

Anthropic 最大的人才來源不是 AI 實驗室，而是 Google

很多人以為 Anthropic 會從 OpenAI 或 DeepMind 大規模挖人。事實并非如此。

Anthropic 最大的人才來源是 Google，而且遙遙領先。OpenAI 和 DeepMind 在統計圖中甚至只是中間兩根相對較小的柱子。

Anthropic 特別偏愛那些以工程嚴謹性著稱的公司，例如 Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir 和 Airbnb。

如果統計工程師整個職業生涯中曾經工作過的公司，結果如下：

• 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

整個工程團隊中，有一半人（50%）的履歷里出現過 FAANG 公司。

當然，他們也確實會從其他頂級 AI 實驗室挖人。OpenAI 是前五大人才來源之一，DeepMind 排名第六。

大約有 94 名工程師是直接從其他前沿 AI 實驗室跳槽到 Anthropic 的。

關于“Anthropic 全是博士”的誤解

據統計數據顯示，Anthropic 擁有博士學位的人僅占 13.7%。也就是說，大約每七個人里才有一個博士。

Anthropic 的典型招聘對象并不是研究科學家，而是一位擁有本科或碩士學歷的資深工程師。因此，“整個實驗室都是博士”的刻板印象，在工程團隊層面基本是錯誤的。

他們的專業背景也非常符合一家工程驅動型公司的特點：

• 計算機科學（819 人）

• 數學（78 人）

• 物理學（70 人）

• 計算機工程（69 人）

有趣的是，哲學專業也進入了前二十名（13 人）——或許與 AI 安全方向有關。

按畢業院校統計：

• 斯坦福大學（Stanford University）：144 人

• 加州大學伯克利分校（University of California, Berkeley）：118 人

• 麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）：80 人

• 卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）：73 人

• 哈佛大學（Harvard University）：42 人

• 劍橋大學（University of Cambridge）：39 人

• 華盛頓大學（University of Washington）：36 人

• 滑鐵盧大學（University of Waterloo）：35 人

• 康奈爾大學（Cornell University）：35 人

• 牛津大學（University of Oxford）：33 人

• 普林斯頓大學（Princeton University）：32 人

僅 Stanford、Berkeley、MIT 和 CMU 四所學校，就貢獻了整個工程團隊約四分之一的人數。

80% 的工程師擁有同一個職位名稱

“Member of Technical Staff”（技術團隊成員，簡稱 MTS）。

無論是前 Instagram CTO、前 Adept 創始人，還是 Stanford 教授，在 Anthropic 內部都可能被統一稱為 MTS。

這是公司有意為之。職位體系被刻意“扁平化”，從頭銜上幾乎看不出資歷和職能差異。

年輕工程師唯一的進入通道

在 1680 名工程師中：

• 172 人工作經驗不足 6 年；

• 50 人工作經驗不足 3 年。

但他們并不是普通意義上的應屆畢業生。

這些年輕工程師主要分為兩類，而且幾乎不存在普通中級工程師作為過渡層。與整體工程團隊相比，他們有幾個顯著特征：

• 博士比例更高（19% vs 13.7%）；

• 產品工程師/軟件工程師背景比例更高（15% vs 5%）；

• 擁有 FAANG 履歷的比例反而更低（32% vs 50%）。

他們用來替代工作年限的，是另一種“硬通貨”，譬如：

• 頂級實習經歷。50% 的年輕工程師擁有以下公司實習經歷，如 Meta（16 人）、Google（10 人）、DeepMind（6 人）、Microsoft（5 人）、Amazon（5 人），以及 Jane Street、Two Sigma、HRT、Optiver、NVIDIA 等頂級機構。

• 從量化交易公司進入 AI 實驗室。9% 的年輕工程師來自 Jane Street、Two Sigma、Five Rings、HRT、Optiver、Citadel 等頂尖量化交易機構。很多都是數學和計算機競賽背景極強的人才，通過高頻交易行業進入 AI 領域。

• Alignment Fellowship 項目。調查數據中，6% 的年輕工程師參與過 MATS、SERI、Redwood、ARC 等 AI Alignment 項目。這是一個主要面向年輕人才的特殊晉升通道，而在資深工程師群體中幾乎不存在。

一個精英的典型代表可能是這樣的：MIT 畢業、IOI 銀牌獲得者、Codeforces Rating 超過 2900、畢業四年后便進入強化學習和 AI 安全領域。他們的篩選標準不是工作年限，而是競賽成績和學術成果。

他們的國際化背景也比資深員工更明顯。在較年輕員工群體中，畢業院校分布為：加州大學伯克利分校 15 人、斯坦福大學 14 人、劍橋大學 10 人、麻省理工學院 7 人、清華大學 7 人、牛津大學 6 人。此外，還有不少員工來自帝國理工學院、新加坡國立大學、上海交通大學和蘇黎世聯邦理工學院等高校。

那么，這些數據意味著什么？

如果你想以工程師身份加入 Anthropic，那么就別再把簡歷寫成申請研究實驗室的風格，而要按照一家基礎設施公司的標準來寫。重點展示你真正設計、構建并成功擴展過的系統，這樣的履歷才更容易獲得 Anthropic 的青睞。

職業經驗少的候選人也是例外。但即便如此，門檻通常也體現在頂級實習經歷、競賽排名，或者高質量學術論文上。

如果你正在與 Anthropic 爭奪人才，那么你的競爭目標并不是擁有博士學位的人，也不是某個知名研究機構出身的人。真正需要爭搶的，是那些擁有大約 12 年工作經驗、具備成熟工程落地能力的資深系統建設者，尤其是來自超大規模云服務公司或以基礎設施能力著稱的技術公司的工程師。

例如， Stripe? 、 Databricks? 、 Snowflake? 、 Palantir? 等公司的人才池，正是 Anthropic 重點挖掘的對象。

來源：https://x.com/hiiinternet/status/2065117819948437765

開發者“神裝”補給站｜CSDN 6 月寵粉專屬福利

工欲善其事，必先利其器。為了幫大家掃清 AI 實踐的障礙，CSDN AI 開發者計劃，在文末為大家準備了一份「AI 開發者進階能量包」！

不玩虛的，掃碼一鍵打包帶走：

200 小時云端 GPU 算力：注冊即領，免配置環境，已有讀者在上面私有化部署 DeepSeek 模型，并跑通運行了；

Agent 實戰訓練營：奇點大會專家視頻，拆解多輪對話與架構落地痛點；

《Claude Code實戰》免費章節：資深專家黃佳老師力作，帶你用 AI 讓 Coding 效率翻倍；

《AI 原生研發成熟度白皮書》： 科學度量個人與團隊的開發效能。

算力已備好，干貨已打包，立即掃碼領取！

領取地址：https://s.csdn.cn/4nPsOp