Tác giả: @hiiinternet
Biên soạn bởi: Peggy
Ghi chú của biên tập viên: Anthropic thường được hình dung như một phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo gồm các tiến sĩ, nhà nghiên cứu và chuyên gia mô hình tiên tiến, nhưng bản phân tích sơ yếu lý lịch của 1.680 kỹ sư này cung cấp một câu trả lời thực tế hơn: Cốt lõi của Anthropic không chỉ là "nghiên cứu", mà còn là "xây dựng".
Bài viết này phân tích 5.306 hồ sơ LinkedIn của những người hiện đang làm việc tại Anthropic, và tiếp tục lọc ra sơ yếu lý lịch trong đó 1.680 kỹ sư, đi đến một kết luận trái ngược với trực giác: Hồ sơ nhân tài cốt lõi của Anthropic không phải là những "nhà nghiên cứu" mà người ngoài hình dung, mà là một nhóm "người xây dựng" giàu kinh nghiệm (những người thực sự có thể xây dựng, vận hành mở rộng các hệ thống quy mô lớn).
Dữ liệu cho thấy đội ngũ kỹ sư của Anthropic đã phát triển nhanh chóng trong 18 tháng qua: hơn một nửa số kỹ sư đã làm việc tại công ty chưa đầy một năm, nhưng các nhân viên mới nhìn chung đều rất giàu kinh nghiệm, với kinh nghiệm làm việc số trung vị là 12,2 năm trước khi gia nhập, và lượng lớn đến từ các công ty nổi tiếng về năng lực kỹ thuật và cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như Google, Meta, Amazon, Microsoft, Stripe, Databricks, Snowflake và Palantir.
Điều này cũng giải thích trọng tâm thực sự của tổ chức kỹ thuật của Anthropic: so với mô hình nghiên cứu thu hút sự chú ý bên ngoài, nó giống một công ty cơ sở hạ tầng tập trung cao độ vào kỹ thuật hơn. Các kỹ sư của họ chủ yếu có bối cảnh về cơ sở hạ tầng, hệ thống phụ trợ, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và bảo mật; chỉ có 13,7% có chiếm tỷ lệ tiến sĩ, phần lớn là các kỹ sư cấp cao có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ.
Những người mới vào nghề không hoàn toàn thiếu cơ hội, nhưng ngưỡng tuyển chọn cực kỳ cao: thực tập tại các công ty công nghệ hàng đầu, kết quả các cuộc thi, các bài báo khoa học được công bố, hoặc kinh nghiệm trong các dự án về bảo mật/liên kết AI thường trở thành những tín hiệu sàng lọc để thay thế cho kinh nghiệm làm việc nhiều năm.
Lời khuyên cuối cùng của tác giả rất đơn giản: nếu bạn muốn gia nhập Anthropic, đừng viết sơ yếu lý lịch như thể đang ứng tuyển vào một phòng thí nghiệm nghiên cứu; thay vào đó, hãy nêu bật những hệ thống quy mô lớn mà bạn thực sự đã xây dựng, mở rộng và bảo trì. Cốt lõi của cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiên tiến đang ngày càng trở thành cuộc cạnh tranh về năng lực kỹ thuật và cơ sở hạ tầng.
Sau đây là văn bản gốc:
Những người xây dựng, chứ không phải nhà nghiên cứu
Tôi đã thu thập dữ liệu từ toàn bộ 5.306 hồ sơ LinkedIn liệt kê Anthropic là nơi làm việc hiện tại của họ. Sau đó, tôi lọc ra 1.680 trong đó sơ thực sự làm trong lĩnh vực kỹ thuật và tiếp tục xem xét 7.986 hồ sơ khác trong phần mô tả công việc trước đây của họ để phân tích những gì họ đã làm trước khi gia nhập Anthropic.
Dưới đây là kết quả.
Tổ chức này đã phát triển gần như chỉ sau một đêm.
Chỉ có 15 kỹ sư gia nhập Anthropic trước năm 2021 và vẫn đang làm việc tại đó. Đến năm 2025, đội ngũ kỹ sư của tổ chức này gần như tăng gấp ba lần, bổ sung thêm 686 kỹ sư trong năm đó; tốc độ tuyển dụng năm 2026 dự kiến sẽ tương tự, với 455 nhân viên mới được bổ sung tính đến tháng Sáu.
Hiện tại, một nửa đội ngũ kỹ sư đã làm việc tại Anthropic chưa đầy một năm. 53% gia nhập công ty trong vòng 12 tháng qua. Thời gian làm việc trung bình: 10 tháng.
Đây là một tổ chức lớn, nhưng lại được xây dựng chỉ trong khoảng 18 tháng.
Họ hầu như chỉ tuyển dụng các kỹ sư cấp cao.
Kinh nghiệm làm việc trung số trung vị tại Anthropic là 12,2 năm. 50% số người có kinh nghiệm từ 8,8 đến 16,5 năm. Trong số 1.680 người, chỉ có 50 người có kinh nghiệm dưới 3 năm. 44% có kinh nghiệm từ 13 năm trở lên. Việc tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp gần như không tồn tại.
Nói cách khác, một nhân viên mới điển hình tại Anthropic là một kỹ sư có 12 năm kinh nghiệm nhưng chỉ mới làm việc tại Anthropic được 10 tháng.
Rõ ràng nó nghiêng về cơ sở hạ tầng hơn là nghiên cứu truyền thống.
Kinh bối cảnh như hệ thống phụ trợ (backend), hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu và bảo mật mỗi lĩnh vực chiếm tỷ lệ khoảng 20%. Học tăng cường (Reinforcement learning), hay "RL" trong RLHF, chỉ xuất hiện trong 3,3% sơ yếu lý lịch.
Một kỹ sư điển hình của Anthropic đã dành thập kỷ qua để xây dựng các hệ thống sản xuất quy mô lớn cho một nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô hoặc một công ty khởi nghiệp về cơ sở hạ tầng lớn.
Danh sách kỹ năng tự khai báo của họ cũng minh họa điều tương tự: 585 người có kỹ năng Python, 566 người có Java, 443 người có C++, 376 người có JavaScript, 302 người có SQL, 230 người có Linux, 189 người có hệ thống phân tán và 154 người có AWS. Mặc dù công việc "hấp dẫn" hơn như huấn luyện mô hình chắc chắn tồn tại, nhưng chiếm tỷ lệ một tỷ lệ rất nhỏ.
Nguồn nhân tài lớn nhất không phải là các phòng thí nghiệm, mà là Google.
Mọi người thường cho rằng Anthropic chủ yếu thu hút nhân tài từ OpenAI và DeepMind. Tuy nhiên, nguồn nhân lực dồi dào nhất của họ, vượt xa các đối thủ cạnh tranh, lại đến từ Google. Hai phòng thí nghiệm đối thủ đó chỉ là hai cột nhỏ ở giữa biểu đồ.
Anthropic rõ ràng ưu tiên các công ty nổi tiếng về sự chặt chẽ trong kỹ thuật: Stripe, Databricks, Snowflake, Palantir và Airbnb.
Nếu xét đến lịch sử làm việc của các kỹ sư này, thứ hạng như sau: Google 405, Meta 273, Amazon 197, Microsoft 171, Stripe 124, Apple 87, Stanford 68, DeepMind 62, Airbnb 51 và OpenAI 48. Hiện tại, một nửa số đội ngũ kỹ sư, tương đương 50%, có ít nhất một công ty FAANG được liệt kê trong sơ yếu lý lịch của họ.
Tất nhiên, họ cũng đang thu hút nhân tài từ các phòng thí nghiệm AI khác. OpenAI là một trong năm nguồn cung cấp trực tiếp hàng đầu, và DeepMind là một trong sáu nguồn hàng đầu. Khoảng 94 kỹ sư đã gia nhập Anthropic trực tiếp từ các phòng thí nghiệm AI tiên tiến khác.
Những quan niệm sai lầm về bằng tiến sĩ
Chỉ có 13,7% người có bằng tiến sĩ. Tức là khoảng một phần bảy.
Anthropic thường tuyển dụng các kỹ sư cấp cao có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ, chứ không phải các nhà khoa học nghiên cứu. Quan niệm rằng "toàn bộ phòng thí nghiệm đều có tiến sĩ" là hoàn toàn sai lầm ở cấp độ đội ngũ kỹ thuật.
Sự phân bố bối cảnh học vấn hoàn toàn phù hợp với đặc điểm của một "tổ chức mang tính xây dựng": 819 người có nền tảng về khoa học máy tính, tiếp theo là 78 người về toán học, 70 người về vật lý và 69 người về kỹ thuật máy tính. Triết học cũng nằm trong top 20 với 13 người, điều này có thể liên quan đến lĩnh vực an ninh.
Rõ ràng Stanford đang dẫn đầu về nguồn tuyển sinh.
Nhìn vào bảng xếp hạng tích lũy lịch sử của các trường như sau: Stanford 144, Berkeley 118, MIT 80, CMU 73, Harvard 42, Cambridge 39, UW 36, Waterloo và Cornell mỗi trường 35, Oxford 33 và Princeton 32. Bốn trường đầu tiên cộng lại chiếm một phần tư tổng số đội ngũ kỹ thuật.
80% số người có cùng chức danh công việc.
"Thành viên Đội ngũ Kỹ thuật"
Một cựu CTO của Instagram, một số cựu nhà sáng lập Adept, và các thành viên khoa Stanford đều có chức danh "MoTS" tại Anthropic. Việc đơn giản hóa chức danh công việc này rõ ràng là có chủ ý. Trình độ chuyên môn và chức năng cụ thể được ẩn đi trong thiết kế này.
Đối với những người đang ở giai đoạn đầu sự nghiệp, đâu là con đường duy nhất để đến với Anthropic?
Có 172 kỹ sư có kinh nghiệm làm việc dưới 6 năm, trong đó 50 người có kinh nghiệm dưới 3 năm. Tuy nhiên, họ không phải là những người mới tốt nghiệp theo nghĩa thông thường. Họ được chia thành hai nhóm chính, và hầu như không có kỹ sư trung cấp thông thường nào ở giữa hai nhóm này.
So với toàn bộ đội ngũ kỹ sư, họ thể hiện những đặc điểm riêng biệt: tỷ lệ tiến sĩ cao hơn, đạt 19%, so với 13,7% chung; số lượng chức danh kỹ sư phần mềm/sản phẩm chiếm tỷ lệ gấp ba lần, đạt 15%, so với chỉ 5% chung; và xác suất có kinh nghiệm làm việc tại các công ty FAANG thấp hơn đáng kể, chỉ ở mức 32%, so với 50% chung.
Thay vì thâm niên phục vụ, họ có được một loại uy tín khác:
Cơ hội thực tập. 50% trong đó người được hỏi đã liệt kê các cơ hội thực tập tại các công ty sau: Meta (16), Google (10), DeepMind (6), Microsoft (5), Amazon (5), cũng như Jane Street, Two Sigma, HRT, Optiver và Nvidia.
Từ giao dịch định lượng đến các phòng thí nghiệm AI. 9% trong số họ từng làm việc tại các công ty giao dịch hàng đầu, bao gồm Jane Street, Two Sigma, Five Rings, HRT, Optiver và Citadel. Đây là một nhóm các tài năng trẻ, có năng lực về toán học/khoa học máy tính, đã gia nhập các phòng thí nghiệm AI thông qua ngành giao dịch tần suất cao.
Chương trình Alignment Fellowship. Chỉ 6% số người tham gia từng tiếp xúc với MATS, SERI, Redwood hoặc ARC. Đây là điểm khởi đầu gần như chỉ dành riêng cho những tài năng trẻ và hầu như không tồn tại đối với các thành viên kỳ cựu.
Hồ sơ ứng viên rất rõ ràng: tốt nghiệp MIT, đoạt huy chương bạc IOI, điểm Codeforces trên 2900, người đã trực tiếp gia nhập lĩnh vực học tăng cường và an ninh mạng sau bốn năm kinh nghiệm làm việc. Tiêu chí lựa chọn của họ không phải là số năm kinh nghiệm làm việc, mà là thứ hạng trong các cuộc thi và số lượng bài báo được công bố.
Những kỹ sư trẻ này cũng có tầm nhìn quốc tế hơn so với các đồng nghiệp lớn tuổi hơn. Nền tảng học vấn của các kỹ sư trẻ bao gồm: Berkeley (15), Stanford (14), Cambridge (10), MIT (7), Đại học Thanh Hoa (7), Đại học Oxford (6), cũng như Đại học Hoàng gia, Đại học Quốc gia Singapore, Đại học Giao thông Thượng Hải và ETH Zurich.
Vậy, bạn nên hiểu thông tin này như thế nào?
Nếu bạn muốn gia nhập Anthropic với tư cách là kỹ sư, đừng viết CV như thể bạn đang ứng tuyển vào một phòng nghiên cứu; hãy viết như thể bạn đang ứng tuyển vào một công ty xây dựng cơ sở hạ tầng. Hãy thể hiện những hệ thống mà bạn đã thực sự xây dựng và mở rộng. Đó mới là loại CV giúp bạn được tuyển dụng.
Giai đoạn đầu sự nghiệp là ngoại lệ duy nhất. Ở giai đoạn này, tiêu chí đánh giá không phải là kinh nghiệm làm việc thông thường, mà là các kỳ thực tập hàng đầu, thứ hạng cao trong các cuộc thi hoặc các bài báo khoa học.
Nếu bạn đang cạnh tranh với Anthropic để thu hút nhân tài, mục tiêu của bạn không phải là những người có bằng "tiến sĩ" hay "bối cảnh làm việc trong phòng thí nghiệm", mà là những chuyên gia giàu kinh nghiệm từ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn hoặc các công ty có uy tín về kỹ thuật: họ có khoảng 12 năm kinh nghiệm và có thể đến từ Stripe, Databricks, Snowflake hoặc Palantir. Anthropic hiện đang tích cực tuyển dụng từ nhóm nhân tài này.
