机器学习研究工程师（RL Velocity）
岗位摘要
构建并改进研究员日常依赖的强化学习训练基础设施；识别并消除强化学习技术栈中的瓶颈，必要时进行调试、性能分析和架构重构；与研究员及相邻工程团队（推理、沙箱等）紧密合作，理解痛点并交付能提升其效率的工具
岗位职责
- 构建并改进研究员日常依赖的强化学习训练基础设施
- 识别并消除强化学习技术栈中的瓶颈，必要时进行调试、性能分析和架构重构
- 与研究员及相邻工程团队（推理、沙箱等）紧密合作，理解痛点并交付能提升其效率的工具
- 端到端负责研究运行的可靠性与性能
- 参与影响 Anthropic 大规模强化学习方式的设计决策
任职要求
- 具备扎实的软件工程基础，并有构建高性能、可靠系统的经验
- 曾参与机器学习基础设施、分布式系统或研究工具开发
- 关心如何赋能他人工作，善于通过平台而非个人实验产生杠杆效应
- 能跨越技术栈工作，从底层性能优化到强化学习算法
- 崇尚快速交付与迭代，兼具高主动性和低自我意识
- 有大规模分布式训练经验（强化学习、预训练或后训练）
- 熟悉 JAX、PyTorch 或类似机器学习框架
- 有在快速变化环境中处于研究与基础设施前沿的工作记录
- 最低学历：学士学位，或同等教育、培训与/或经验组合
- 专业领域：通过课程、培训或专业经验证明与岗位相关的领域
- 经验年限：所需经验年限将与岗位内部职级要求相关
福利待遇
- 年度薪资范围为 500,000 至 850,000 美元
- 采用基于地点的混合办公政策，目前期望所有员工至少 25% 的时间在办公室工作，部分岗位可能要求更多
- 提供签证赞助
- 申请截止日期：无，滚动审查申请