anthropic
Research Engineer, Interpretability
개발AI·머신러닝연구·R&D
AI 요약
Anthropic의 Interpretability 팀에서 AI 모델의 작동 원리를 역공학적으로 분석하여 안전한 AI 시스템을 구축할 연구원 및 엔지니어를 채용합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 내부 메커니즘을 이해하고, 이를 위한 실험 설계, 도구 개발 및 인프라 최적화를 담당합니다.
주요 업무
- 소규모 및 대규모 모델에서의 연구 실험 구현 및 분석
- 대규모 연구 워크플로우의 효율적/안정적 운영 및 최적화
- 신속한 연구 실험을 위한 도구 및 추상화 계층 구축
- 모델 안전성 향상을 위한 해석 가능성 도구 및 인프라 개선
- LLM 내부 접근 도구(Garcon 등) 개발 및 데이터 파이프라인 최적화
- ML 훈련 프로파일링 및 다중 GPU 병렬화 최적화
자격 요건
- 5~10년 이상의 소프트웨어 구축 경험
- Python 숙련도 필수 (Rust, Go, Java 등 최소 하나 이상의 언어에 능숙)
- 실증적 AI 연구 프로젝트 기여 경험
- 모호한 상황에서의 우선순위 설정 및 주도적 업무 수행 능력
- 협업 중심의 프로젝트 선호 및 AI 윤리에 대한 관심
- (우대) 대규모 분산 시스템 성능 최적화 경험
- (우대) Transformer 기반 언어 모델링 경험
- (우대) GPU 또는 PyTorch 활용 능력
- (우대) 연구 실험 및 분석을 위한 코드베이스 설계 능력
기술 스택
PythonRustGoJavaPyTorchTransformersGPUsJupyterDistributed Systems