Anthropic открыла приём заявок на программу Anthropic Residency — оплачиваемую исследовательскую программу с фиксированным сроком для опытных технических руководителей, желающих перейти к полноценной работе в области безопасности ИИ. Крайний срок подачи заявок — 22 ноября 2026 года.

Компания из Сан-Франциско, стоящая за моделями Claude, ведёт для лаборатории передового ИИ необычно широкую рекламную кампанию по найму: кандидатам не нужны опыт в машинном обучении, степень PhD или перечень опубликованных работ. Вместо этого компания ориентируется на профессоров физики, технических основателей стартапов и инженеров уровня staff, предлагая пропорциональную оплату в размере 350 000–500 000 долларов в год тем, кто готов переключиться на исследования в области безопасности ИИ.

Предложение адресовано технически квалифицированным профессионалам, которые давно стремятся к более содержательной работе, — это кадровый резерв, выходящий далеко за рамки традиционного конвейера исследований машинного обучения. По сути, программа рассматривает исследования безопасности ИИ как область, в которую состоявшиеся специалисты могут войти напрямую, а не как сферу, доступную только через докторантуру и список публикаций.

Что предлагает программа Residency

Успешные кандидаты присоединяются к лаборатории на условиях фиксированного срока, который зависит от выбранного трека. Программы длятся от шести недель до шести месяцев, а исследовательский обзор описывает три официальных трека: шесть недель, три месяца или шесть месяцев.

Оплата установлена в размере 350 000–500 000 долларов в годовом исчислении и пропорционально пересчитывается в зависимости от продолжительности участия — то есть участник шестинедельного трека получает пропорциональную часть этого диапазона, а не полную годовую сумму. Помимо оплаты, участники получают наставничество и рабочие ресурсы, включая доступ к моделям Claude и вычислительным мощностям GPU.

Требования к месту работы зависят от продолжительности программы. Более короткие программы предполагают возможность удалённой работы, тогда как более длительные могут требовать присутствия в Сан-Франциско. Anthropic будет спонсировать визы для программ продолжительностью три месяца и более, то есть международные кандидаты могут претендовать на спонсорство только по двум более длительным трекам.

Исследовательские направления программы включают:

• Безопасность и согласование ИИ (AI safety and alignment)
• Масштабируемый контроль (scalable oversight)
• Интерпретируемость (interpretability)
• Безопасность ИИ и редтиминг (AI security and red-teaming)
• Системы машинного обучения и обучение с подкреплением

В совокупности программа охватывает работу по пониманию внутреннего устройства моделей (интерпретируемость), методы контроля ИИ-систем человеком (масштабируемый контроль), проверку систем на уязвимости (безопасность ИИ и редтиминг) и лежащие в их основе методы обучения (системы ML и обучение с подкреплением).

Кого ищет Anthropic

Список целевых кандидатов конкретен. Anthropic назвала профессоров количественных дисциплин, технических основателей и инженеров уровня staff в качестве тех, чьи отклики компания хочет получать. В исследовательском обзоре в качестве примеров интересующих компании направлений указаны физика, математика и нейронауки.

После закрытия приёма заявок 22 ноября процесс будет идти довольно быстро. Предложения о зачислении ожидаются в январе 2027 года — это конкретная точка принятия решения в календаре для профессионалов, обдумывающих смену направления в середине карьеры.

Почему Anthropic делает это сейчас

Программа запускается в период быстрого роста компании. По данным исследования, в третьем квартале 2026 года Anthropic, по сообщениям, получила выручку около 17 млрд долларов, при этом чистые убытки сократились. Компания также готовится к запланированному IPO.

Residency дополняет стипендиальные программы и академии, которые Anthropic проводит для укрепления своего состава специалистов по безопасности и исследованиям ИИ, создавая ещё один канал привлечения старших технических кадров к работе в области безопасности.

Раскрытие информации: эта статья основана на материале CryptoBriefing, отредактированном Диего Альмадой Лопесом (Diego Almada Lopez).