Software Engineer, Staff: Applied AI, Science & Engineering

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженерная роль в команде Applied AI, Science & Engineering в Anthropic: применение Claude к научным и инженерным задачам партнёров. Работа с доменными экспертами, построение agent harnesses, интеграций и оценок качества для реальных исследований.

Задачи

• Строить agent harnesses и исследовательские циклы, позволяющие Claude проходить путь от обзора литературы до генерации гипотез, симуляций, анализа и итераций дизайна
• Подключать инструменты научных вычислений и симуляций (finite element, CFD, электромагнитные или молекулярные модели) для надёжного и масштабируемого использования Claude
• Проектировать и строить оценки, показывающие, действительно ли работа Claude корректна
• Работать с учёными и инженерами партнёрских организаций, изучать их задачи, данные, инструменты и ограничения, превращать открытые вопросы в проверяемые задачи с чёткими критериями успеха
• Прототипировать с партнёрами, внедрять пилоты в их процессы и отсекать всё, что не двигает задачу вперёд
• Превращать удачные решения из одного проекта в общие инструменты, переиспользуемые компоненты и документированные процессы
• Быть техническим голосом по вопросам работы Claude на научных и инженерных задачах, объяснять результаты, ограничения и компромиссы
• Сотрудничать с research и product командами, передавать обратную связь о слабых местах моделей

Требования

• 8+ лет опыта разработки ПО, сильные инженерные основы и уверенность по всему стеку — от data pipelines до tooling и интерфейсов
• Опыт построения реальных систем с большими языковыми моделями, включая агентов, tool use или оценки
• Опыт работы над техническими задачами в научной или инженерной области (физика, материаловедение, химия, электротехника или машиностроение)
• Опыт zero-to-one работы в стартапах или стартап-подобной среде
• Умение напрямую работать с экспертными пользователями и глубоко понимать их процессы
• Хорошее суждение о том, что можно и нельзя проверить
• Высокая агентность, быстрое освоение новых доменов
• Чёткая коммуникация с исследователями, инженерами и внешними партнёрами
• Минимальное образование: бакалавриат или эквивалент

Условия

• Гибридный формат: ожидается присутствие в одном из офисов минимум 25% времени
• Спонсорство визы при возможности
• Конкурентная компенсация и бенефиты, опциональный equity donation matching
• Щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком
• Гибкий график работы
• Офис в Сан-Франциско

Навыки

• Large Language Models
• Agents
• Tool use
• Evaluations
• Data pipelines
• Scientific computing
• Simulation
• Numerical methods
• Optimization
• ML research
• RL environments