Data Science, Finance & Strategy

Über Anthropic

Anthropic’s Mission ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu schaffen. Wir möchten, dass KI sicher und vorteilhaft für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikspezialisten und Geschäftsleiter, die zusammenarbeiten, um nützliche KI-Systeme zu entwickeln.

Über die Rolle

Das Finance Analytics & Business Intelligence-Team von Anthropic sucht einen erfahrenen Mitarbeiter, der dafür verantwortlich ist, wie wir den Wert unserer Modelle und unsere Position auf dem Markt messen. Dies sind offene Fragen ohne ein etabliertes Handbuch: Wie viel Wert liefern unsere Modelle pro Dollar und pro Token, wie ändert sich das mit jedem Launch, wie vergleichen wir uns mit dem Rest der Branche? Sie werden dafür verantwortlich sein, wie Finance den relativen Modellwert und die Marktposition quantifiziert: die Weiterentwicklung unseres Benchmark-Sets über Produkte hinweg, den Aufbau von Kostenschätzungen und Preiselastizität, die Entscheidungen zu Preisen und Verpackungen informieren, sowie die Durchführung von Analysen zur Leistungsfähigkeit und zum Markt rund um jeden Modell-Launch und die Erstellung von Prognosen auf Basis von Drittanbieter- und Umfragedaten. Die Arbeit ist offen und technisch, und Sie werden als analytische Führungskraft agieren, eng mit Product Finance und unseren Data Science-Teams zur Modellleistung zusammenarbeiten.

Hauptverantwortlichkeiten

• Aufbau des Systems zur Messung des relativen Wertes: Entwicklung unseres Benchmark-Systems zu einem dauerhaften, vertrauenswürdigen Maß für Modell- und Produktwerte, einschließlich codierter, agentischer und produktgeformter Aufgaben.
• Preise und Verpackungen informieren: Konstruktion von Kostenschätzungen und Preiselastizitätsanalysen für unterschiedlich bepreiste Produkte und deren Berücksichtigung in Entscheidungen.
• Launch- und Marktanalysen übernehmen: Durchführung von Analysen rund um Modell-Launches, einschließlich umsatzbasierter Analysen und Betrachtungen des breiteren Marktes.
• Unser Marktverständnis vertiefen: Bewertung und Integration externer Datensätze und Forschung zur Stärkung unseres Verständnisses des Marktes und seiner Entwicklungen.
• Partnerschaft mit Product Finance: Beantwortung offener Fragen zu Preisen, Verpackungen und Positionierungen von vagen Anfragen bis hin zu entscheidungsrelevanten Antworten.
• Die Messlatte höher legen: Präsentation von Narrativen in Führungsgremien und Verbesserung der Produkt-Finanz-Analytik des Teams durch Vorbildfunktion.

Mindestens erforderliche Qualifikationen

• Umgang mit Unklarheiten: Sie haben persönlich den Messansatz für Fragen definiert, auf die niemand eine Antwort wusste, ohne auf eine vollständig spezifizierte Anfrage zu warten.
• Narrative mit Führungskräften präsentieren: Ihre Analysen haben Preis-, Produkt- oder Wettbewerbsentscheidungen verändert, und Sie können für Führungskräfte vereinfachen, ohne an Rigor zu verlieren.
• Praktisch bleiben bei seniorem Umfang: Sie schreiben immer noch selbst SQL und Python und ziehen es vor, eine verteidigbare Version 1 mit ehrlichen Fehlerbalken zu versenden, als auf perfekte Daten zu warten.
• Von Natur aus neugierig: Sie gehen eine Ebene tiefer als gefragt und sind begeistert davon, wie schnell sich Modelle, Produkte und der Markt entwickeln.
• Inmitten sich ändernder Prioritäten gedeihen: Sie jonglieren mehrere schnelllebige Arbeitsströme und bleiben effektiv, wenn sich der Plan wöchentlich ändert.
• Fließend mit modernen Werkzeugen arbeiten: Sie sind stark in der Datenvisualisierung, nutzen Claude und KI-Tools als Multiplikatoren in Analysen und BI und können Ihre eigenen Workflows über SQL, Python, dbt und ein Cloud-Warehouse selbst bedienen.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung in der Gestaltung von Evaluierungen oder Benchmarks für KI-Modelle oder -Produkte.
• Analytik zu Preisen und Verpackungen im großen Maßstab, einschließlich Elastizitätsschätzungen.
• Marktanteilsabschätzungen aus unvollkommenen Drittanbieter-, Panel- oder Umfragedaten.
• Fließend im LLM-Modell- und Produktbereich.
• Erfahrung in dimensionalem Modellieren und Warehouse-Design (Granularität, SCDs, zeitpunktgenaue Korrektheit).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP) mit Orchestrierung, CI/CD für Daten und Testing/Observability.

Die jährliche Vergütungsbandbreite für diese Rolle ist unten aufgeführt. Für Vertriebsrollen umfasst die angegebene Bandbreite die On Target Earnings ("OTE")-Bandbreite der Rolle, was bedeutet, dass die Bandbreite sowohl die Zielprovisionen/-boni als auch das Jahresgrundgehalt für die Rolle umfasst. Jährliches Gehalt: 270.000 - 320.000 USD.

Logistik

• Minimale Ausbildung: Bachelor-Abschluss oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Schulung und/oder Erfahrung.
• Erforderliches Studienfeld: Ein für die Rolle relevantes Feld, das durch Kursarbeit, Schulung oder berufliche Erfahrung nachgewiesen wird.
• Minimale Berufserfahrung: Die erforderlichen Jahre an Erfahrung korrelieren mit den internen Anforderungen an die Stellenebene für die Position.
• Standortbasierte Hybridpolitik: Derzeit erwarten wir, dass alle Mitarbeiter mindestens 25 % der Zeit in einem unserer Büros sind. Einige Rollen erfordern jedoch möglicherweise mehr Zeit in unseren Büros.
• Visumsponsoring: Wir sponsern Visa! Wir sind jedoch nicht in der Lage, für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa zu sponsern. Wenn wir Ihnen jedoch ein Angebot machen, werden wir alle angemessenen Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visum zu besorgen, und wir behalten einen Einwanderungsanwalt, um dabei zu helfen.

Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht glauben, dass Sie jede einzelne Qualifikation erfüllen. Nicht alle starken Kandidaten erfüllen jede einzelne Qualifikation, wie sie aufgeführt ist. Forschungen zeigen, dass Personen, die sich als unterrepräsentierte Gruppen identifizieren, eher dazu neigen, Imposter-Syndrom zu erleben und an der Stärke ihrer Kandidatur zu zweifeln. Daher fordern wir Sie auf, sich nicht vorzeitig auszuschließen und sich zu bewerben, wenn Sie an dieser Arbeit interessiert sind.

Wir denken, dass KI-Systeme wie die, die wir bauen, enorme soziale und ethische Implikationen haben. Wir glauben, dass dies die Repräsentation noch wichtiger macht, und wir bemühen uns, eine Vielzahl von unterschiedlichen Perspektiven in unser Team einzubeziehen.

Wie wir anders sind

Wir glauben, dass die wirkungsvollste KI-Forschung große Wissenschaft sein wird. Bei Anthropic arbeiten wir als ein einziges kohärentes Team an nur wenigen großangelegten Forschungsanstrengungen. Und wir schätzen den Einfluss - die Verwirklichung unserer langfristigen Ziele für steuerbare, vertrauenswürdige KI - mehr als die Arbeit an kleineren und spezifischeren Rätseln. Wir betrachten KI-Forschung als empirische Wissenschaft, die ebenso viel mit Physik und Biologie zu tun hat wie mit traditionellen Bemühungen in der Informatik. Wir sind eine äußerst kollaborative Gruppe und veranstalten häufig Forschungsdiskussionen, um sicherzustellen, dass wir die wirkungsvollsten Arbeiten zu jedem Zeitpunkt verfolgen. Daher schätzen wir Kommunikationsfähigkeiten sehr.

Der einfachste Weg, unsere Forschungsrichtungen zu verstehen, besteht darin, unsere aktuellen Forschungsarbeiten zu lesen. Diese Forschung setzt viele der Richtungen fort, an denen unser Team vor Anthropic gearbeitet hat, einschließlich: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety und Learning from Human Preferences.

Kommen Sie zu uns!

Anthropic ist eine gemeinnützige Gesellschaft mit Sitz in San Francisco. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, optionale Aktien-Spendenübereinstimmungen, großzügige Urlaubs- und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und einen schönen Büroraum, in dem Sie mit Kollegen zusammenarbeiten können.

Richtlinien zur Nutzung von KI durch Kandidaten: Erfahren Sie mehr über unsere Richtlinien zur Nutzung von KI in unserem Bewerbungsprozess.